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Pytorch版DCGAN：DCGAN的Pytorch实现

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简介：
本项目提供了一个基于PyTorch框架的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的实现方案。通过利用PyTorch的强大功能和灵活性，该项目能够高效地训练生成模型以产生高质量的图像数据。 派托克-DCGAN 是 DCGAN 的 Pytorch 实现。可以通过更改 DB 变量来选择不同的数据集。若想使用已保存的模型生成图像，请将 LOAD_MODEL 设置为 True 并将 EPOCHS 设定为 0。支持的数据集包括 LSUN 教堂、西莉亚和 MNIST 数据集。

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  • Pytorch版DCGAN：DCGAN的Pytorch实现
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的实现方案。通过利用PyTorch的强大功能和灵活性，该项目能够高效地训练生成模型以产生高质量的图像数据。 派托克-DCGAN 是 DCGAN 的 Pytorch 实现。可以通过更改 DB 变量来选择不同的数据集。若想使用已保存的模型生成图像，请将 LOAD_MODEL 设置为 True 并将 EPOCHS 设定为 0。支持的数据集包括 LSUN 教堂、西莉亚和 MNIST 数据集。
     
  • AnimeGANv2-PyTorch: AnimeGANv2的PyTorch版本实现
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    AnimeGANv2-PyTorch是基于PyTorch框架实现的AnimeGANv2代码库，用于将照片风格转换成日式漫画风格，提供模型训练和预处理工具。 PyTorch实现 从原始存储库转换权重（需要TensorFlow 1.x） ``` git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2 python convert_weights.py ``` 推理： ``` python test.py --input_dir [image_folder_path] --device [cpu/cuda] ``` 这是经过转换的模型的结果样式（从左到右：输入图像，原始TensorFlow结果，PyTorch结果）。 脸部模型是从带有L2 + VGG + GAN损失和CelebA-HQ图像中提取出来的。有关推断，请参见test_faces.ipynb文件。 注意：不包含训练代码，在RTX3090 + PyTorch1.7.1上进行了测试，由于转换后的权重结果略有不同。
     
  • TransGAN-PyTorch: [WIP] PyTorch版本的TransGAN实现
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    TransGAN-PyTorch是一个正在开发中的项目，致力于提供一个基于PyTorch框架的TransGAN实现。此代码库旨在为研究者和开发者提供灵活且高效的生成对抗网络实验环境。 TransGAN-PyTorch 是 PyTorch 实现的 TransGAN 论文原始文件。安装方法是通过 pip 安装软件包： ``` pip install transgan-pytorch ``` 使用时，需要导入 torch 和 TransGAN 模块，并实例化一个 TransGAN 对象。代码示例如下： ```python import torch from transgan_pytorch import TransGAN tgan = TransGAN(...) z = torch.rand(100) # 随机噪声 pred = tgan(z) ```
     
  • SeqGAN-pytorch：“SeqGAN”的精简版PyTorch实现
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    SeqGAN-pytorch是基于PyTorch框架对SeqGAN模型进行的简化实现，便于研究者快速上手与二次开发。 SeqGAN-火炬PyTorch实现的“ SeqGAN：具有策略梯度的序列生成对抗网络”。（于兰涛等） 要求： pytorch v0.4.1 Python 3.6 该代码基于其他人的实现，我进行了一些更改，以便在命令行中使用python train.py来运行此代码。
     
  • FixMatch-pytorch：非官方的PyTorch版本实现
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    FixMatch-pytorch是由社区维护的一个非官方项目，提供了用PyTorch框架实现的FixMatch半监督学习算法。此代码库旨在为机器学习爱好者和研究者提供一个易于使用的实验平台。 这是FixMatch的非官方PyTorch实现。Tensorflow的官方实现在另一处提供。 该代码仅在使用RandAugment的情况下适用于FixMatch。 结果如下： CIFAR10数据集： 标签数量：40，250，4000 论文（RA）的结果为：86.19±3.37, 94.93±0.65, 95.74±0.05 本代码实现结果为：93.60, 95.31, 95.77 CIFAR100数据集： 标签数量：400，2500，10000 论文（RA）的结果为：51.15±1.75, 71.71±0.11, 77.40±0.12 本代码实现结果为：57.50, 72.93, 78.12 使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001。 用法： 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据来训练模型。
     
  • RetinaNet-PyTorch: RetinaNet的PyTorch实现
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    RetinaNet-PyTorch是基于PyTorch框架对RetinaNet目标检测模型的高效实现，适用于各种图像识别任务，助力科研与开发。 视网膜网络是Pytorch中的RetinaNet实现，使用ResNet作为主干网络和FPN。它基于某些代码进行开发。 以下是训练步骤： 1. 下载PASCAL VOC 2012 trainval数据集并解压缩至“{root_dir}/VOCdevkit/..”。 2. 克隆此仓库。 ``` git clone git@github.com:qqadssp/RetinaNet.git cd RetinaNet ``` 3. 下载预训练权重： ``` cd checkpoint wget https://download.pythorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth cd .. ``` 4. 初始化模型： ``` python init.py ``` 5. 修改“config”中的配置文件。对于VOC数据集，请用您的{root_dir}修改“TRAIN: DATASETS_DIR”。
     
  • DSOD-PyTorch: DSOD的PyTorch实现
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    简介：DSOD-PyTorch是基于深度可分离卷积的面向对象检测网络DSOD的PyTorch版本，适用于目标检测任务。 DSOD-火炬是Pytorch中的一个实现版本。它基于原始代码和实现在PASCAL VOC数据集上进行训练，并且损失趋于收敛，但是不确定能否达到与原论文相同的分数。需要进一步的调整和完善。 为了运行此项目，您需要安装Python 2.7以及Torch 0.4。首先下载仓库： ``` git clone git@github.com:qqadssp/DSOD-Pytorch.git cd DSOD-Pytorch ``` 然后下载并解压缩Pascal VOC数据集，并将其路径设置为{root_dir}/VOCdevkit。 接着，修改`torchcv/utils/config.py`中的`opt.train_img_root`以使用正确的图像路径。启动visdom服务器后开始训练： ``` python -m visdom.server python train.py main ```
     
  • PointRend的PyTorch实现-PointRend-PyTorch
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    简介：PointRend-PyTorch是PointRend模型的开源实现，提供高效的目标检测与分割功能，适用于多种计算机视觉任务。 PointRend 是一种图像分割技术，在此项目中使用 PyTorch 实现了 PointRend 的“仅语义分割”功能，并应用于 PascalVOC 数据集上。项目的许多细节与论文中的可行性检查有所不同，其中包括复制图5的部分内容。 该项目在狗的图片上展示了不同策略下的采样点，并提供了参考图像供对比查看。 使用说明如下： 首先，在修复数据路径时，请注意多 GPU 训练的具体操作方法，详情请参阅单 GPU 训练部分。对于多 GPU 训练： ``` python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node={your_gpus} main.py -h ``` 对于单 GPU 训练： ``` python3 main.py -h ```
     
  • DQN的Pytorch实现: Pytorch-DQN
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    Pytorch-DQN项目采用流行的深度学习框架PyTorch实现了经典的深度Q网络(DQN)算法。它为强化学习爱好者和研究者提供了一个易于理解且灵活的学习资源。 最初的Q学习使用表格方法来解决问题，在状态数量增加的情况下遇到了挑战，因为表无法存储环境中存在的数亿个可能的状态组合。例如，在一个210x180黑白像素的游戏环境中，将有$ 2 ^ {180 * 210} $种不同的可能状态，这使得表格方法变得不可行。 DeepMind通过结合深度学习和Q-learning开发了DQN（基于深度神经网络的Q学习），从而解决了这个问题。具体来说，他们用CNN或DNN替代了传统的表格，并引入了一个目标网络来执行Bellman方程更新以稳定模型训练过程。此外，为了进一步提高性能，还采用了经验回放技术：通过一个存储所有过去状态、动作和下一个状态对的缓冲区进行采样并用于训练模型。 综上所述，DQN利用深度神经网络近似Q值，并采用目标网络与经验重放缓冲机制以稳定学习过程。
     
  • EfficientNetV2的PyTorch实现：efficientnetv2.pytorch
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    本项目提供EfficientNetV2在PyTorch框架下的高效实现，旨在通过优化模型结构和训练方法，达到快速、准确地处理图像分类任务的目标。 查看我们接受CVPR21的最新工作，它引入了新的神经运算符，而不是卷积和自我关注。 EfficientNet V2的PyTorch实施 重现EfficientNet V2体系结构，如Tan、Quoc V. Le等作者的工作所述。 要求： - 需要支持PyTorch 1.7+ 模型 建筑学 参数量 前1名（％） 高效NetV2-S 24M 8.8倍 有关作者的体系结构详细信息，尚待更多模型定义。请继续关注ImageNet的预训练权重。 致谢： 该实现借鉴了Li, Duo、Zhou, Aojun和Yao, Anbang等人的工作，请考虑引用以下文献： @InProceedings{Li_2019_ICCV, author = {Li, Duo and Zhou, Aojun and Yao, Anbang}, title = {HBONet: Harmonious Bottleneck on Two Orthogonal Dimensions}