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CBAM工具（PyTorch实现），为论文提供非官方支持。

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简介：
CBAM.PyTorch 论文：这些代码旨在为“CBAM：卷积块注意模块”这篇论文提供一个非官方的实现版本，由 Woo S，Park J，Lee JY 等人撰写。 CBAM 是一种卷积块注意模块，其结构包含两个紧密相连的子模块：通道和空间维度。 该模块通过对深度网络中每个卷积块的中间特征图进行自适应调整，从而提升性能。 为了运行此代码，需要 Python 3 以及 PyTorch 0.4.1 和 tensorboardX（作为可选依赖项）。此外，火炬网提供的预训练模型也可以使用（同样是可选）。 在实验中，我们仅在 ImageNet-1K 数据集上评估了四个不同的模型。 训练集和验证集都经过缩放到 256 像素（以最小边的尺寸为准），并利用 Mirror 和 RandomResizeCrop 技术进行数据扩充。 在验证阶段，我们采用中心裁剪方法生成 224x224 的图像补丁。 ImageNet-1K 数据集的楷模验证结果显示，Top-1 准确率达到了 74.26%，而前五名的准确率则为 91。

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  • Python中BAM和CBAM的官方PyTorch实现代码
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    本项目提供了Python环境下基于PyTorch框架的BAM（ Bottleneck Attention Module）及CBAM（Convolutional Block Attention Module）的官方实现代码，助力图像识别与分类任务性能优化。 官方的PyTorch代码实现了BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018) 和 CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018).
     
  • CBAM.PyTorch：非官方论文工具
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    CBAM.PyTorch是一款非官方开发的代码库，旨在实现并研究注意力机制（特别是通道和空间注意力模块）在PyTorch框架下的应用与效果。 CBAM.PyTorch 是 CBAM（Convolutional Block Attention Module）的非官方实现版本：卷积块注意模块介绍。这些代码是用于论文的重新实现版本。 **CBAM概述** 该模块包含两个连续子模块：通道和空间。中间特征图通过我们的模块在深度网络每个卷积块上进行自适应调整。 **要求** - Python3 - PyTorch 0.4.1 - tensorboardX（可选） - 火炬网预训练模型（可选） **结果** 我们仅针对 ImageNet-1K 的四个模型进行了测试。在ImageNet-1K中，训练集和验证集都缩放到256（最小边），使用Mirror 和 RandomResizeCrop 作为数据增强方法，在验证过程中，采用中心裁剪获得224x224补丁。 **ImageNet-1K 验证结果** | 模型 | Top-1准确率 (%) | 前五名准确率 (%) | | --- | --------------:| -------------:| | ResNet50 | 74.26 | 91 | 注意：原文中没有具体提及联系方式等信息，因此在重写时未做相应修改。
     
  • 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。
     
  • Omnisharp-vscode：为Visual Studio Code提供的官方C#支持（由OmniSharp驱动）
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    Omnisharp-vscode是由OmniSharp提供技术支持的官方扩展，专为Visual Studio Code设计，旨在增强C#开发体验，提供智能感知、调试等功能。 欢迎使用Visual Studio Code的C#扩展！此扩展在VS Code中提供以下功能： - 轻量级开发工具。 - 强大的C#编辑支持，包括语法高亮、智能感知（IntelliSense）、跳转到定义和查找所有引用等特性。 - 对.NET Core（CoreCLR）的支持进行调试。注意：不支持Mono调试。 - 支持在Windows、macOS和Linux上使用project.json和csproj项目文件的桌面CLR调试。 C#扩展由OmniSharp提供技术支持。关于使用.NET Core 3.1.40x SDK时需注意，该版本需要MSBuild 16.7或更高版本的支持。对于已安装Mono的macOS和Linux用户，请将omnisharp.useGlobalMono设置为never以避免问题出现。
     
  • RTM3D: PyTorch中的非官方RTM3D实现
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    RTM3D是一款基于PyTorch开发的非官方实现工具，专为三维重建和理解任务设计，提供高效灵活的深度学习解决方案。 RTM3D-PyTorch是ECCV 2020论文的PyTorch实现版本，它基于单眼RGB图像进行实时3D对象检测，并支持张量板。该模型使用RESNET与关键点特征金字塔网络（KFPN），可以通过设置参数--arch fpn_resnet_18来选择架构。此外，还可以通过调整use_left_cam_prob参数来控制左右摄像机的图像输入。 在公式(3)中，由于log运算符不接受负值作为输入，因此不需要对dim进行归一化处理（因为归一化的dim值可能小于0）。为了适应这一情况，我直接回归到以米为单位的绝对尺寸值。对于深度估计，使用L1损失函数，并首先将sigmoid激活应用于深度输出。 在公式(5)中，我没有采用地面真实值的绝对值而是采用了相对值。而在式（7）中，则是用argmin替代了原文中的argmax操作符。这些修改旨在优化模型性能和准确性。
     
  • KNX.net：为.NET提供KNX API支持
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    KNX.net是一款专为.NET平台打造的API库，旨在简化和促进基于KNX协议的智能家居与楼宇自动化系统的开发工作。它提供了丰富的功能和支持，帮助开发者便捷地创建高效、智能的应用程序和服务。 KNX.net 提供了针对 .NET 的 API，允许以两种模式进行连接：隧道式路由连接后，您将能够向总线发送操作并从总线接收消息。API 中包含以下数据点： - **DPT 3.007**： - 输入类型：int, float, long, double, decimal - 输入范围：[-7,7] - 输出类型：int - 输出范围：[-7,7] - 描述：控制调光（步长）[0 停] - **DPT 3.008**： - 输入类型：int, float, long, double, decimal - 输入范围：[-7,7] - 输出类型：int - 输出范围：[-7,7] - 描述：控制百叶窗（步数）[0 档] - **DPT 5.001**： - 输入类型：int, float, long, double, decimal - 输入范围：[0,100] - 输出类型：decimal - 输出范围：[0,100] - 描述：百分比（％） - **DPT 5.003**： - 输入类型：int, float, long, double, decimal - 输入范围：[0,100] - 输出类型：decimal - 输出范围：[0,100]
     
  • 非官方的FixMatch-Pytorch代码：“FixMatch”实现
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    这段简介可以这样写： 本项目提供了一个非官方版本的PyTorch实现代码，用于复现“FixMatch”的半监督学习方法。 FixMatch-pytorch 是一个非官方的 PyTorch 实现，在 NeurIPS 20 上发布。此实现可以重现论文中的结果（包括 CIFAR10 和 CIFAR100），并包含半监督学习与完全监督方式训练模型的结果。需要 Python 3.6、PyTorch 1.6.0、torchvision 0.7.0 和 TensorBoard 2.3.0，以及 Pillow 库。 结果如下： - 分类准确率（％） 除了论文中提到的半监督学习成果外，我们还提供了完全监督学习的额外数据（50,000个标签），仅支持全监督。此外，在具有50,000个标签的情况下，一致性正则化也得到了应用。 即使在所有标签都已提供的情况下，引入一致性正则化依然提升了分类准确度。评估模型时采用了通过SGD训练过程中的指数移动平均值（EMA）方法进行评价。 对于 CIFAR10 数据集的测试结果： - 40个标签：超+一致性只吃纸（RA），86.19±3.37 - 250个标签：同上，94.93±0.65 - 4,000个标签：同样方法，此处未给出具体数值。
     
  • 非官方PyTorch版本的RandAugment重现：pytorch-randaugment
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    pytorch-randaugment是一个非官方但功能强大的PyTorch库，实现了RandAugment数据增强技术，用于提高机器学习模型在图像分类任务中的性能和泛化能力。 PyTorch-Randaugment 是 RandAugment 的非官方 PyTorch 重新实现版本。大部分代码来自其他开源项目。介绍使用 RandAugment 可以在不依赖单独代理任务的情况下，对感兴趣的数据集训练模型。通过仅调整两个超参数（N 和 M），您可以获得与 AutoAugments 性能相竞争的效果。 安装方法： ``` pip install git+https://github.com/ildoonet/pytorch-randaugment ``` 用法示例： ```python from torchvision.transforms import transforms from RandAugment import RandAugment transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), # 其他转换步骤... ]) ```
     
  • Deepin-Boot-Maker（华为官方提供）.exe.rar
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    Deepin-Boot-Maker（华为官方提供）.exe.rar是一款由华为提供的官方工具软件，用于创建和定制基于deepin操作系统的启动盘。 当你新买的华为笔记本自带深度系统时，可以通过提供的工具制作深度启动盘来更换为Windows系统。该安装程序由华为提供。
     
  • Osate官方提供的AADL开发工具样例
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    本资源为Osate官方提供的AADL（Architecture Analysis and Design Language）开发工具示例集合，包含多种AADL代码和架构模型实例，适用于学习与项目参考。 内含34个官方样例，下载地址为：https://github.com/osate/examples。