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Compact Bilinear Pooling-Pytorch：基于Pytorch的紧凑型双线性池化实现

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简介：
简介：本项目提供了一个基于Pytorch的实现方案，用于高效计算紧凑型双线性池化，适用于图像和自然语言处理任务，助力模型性能提升。 CompactBilinearPooling-Pytorch 是一个用于实现紧凑型双线性池的 PyTorch 库。通过以下命令安装相关依赖：`pip install pytorch_fft` 使用方法如下： ```python from torch import nn from torch.autograd import Variable from CompactBilinearPooling import CompactBilinearPooling bottom1 = Variable(torch.randn(128, 512, 14, 14)).cuda() bottom2 = Variable(torch.randn(128, 512, 14, 14)).cuda() layer = CompactBilinearPooling(512, 512, 8000) ```

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  • Compact Bilinear Pooling-Pytorch：基于Pytorch的紧凑型双线性池化实现
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    简介：本项目提供了一个基于Pytorch的实现方案，用于高效计算紧凑型双线性池化，适用于图像和自然语言处理任务，助力模型性能提升。 CompactBilinearPooling-Pytorch 是一个用于实现紧凑型双线性池的 PyTorch 库。通过以下命令安装相关依赖：`pip install pytorch_fft` 使用方法如下： ```python from torch import nn from torch.autograd import Variable from CompactBilinearPooling import CompactBilinearPooling bottom1 = Variable(torch.randn(128, 512, 14, 14)).cuda() bottom2 = Variable(torch.randn(128, 512, 14, 14)).cuda() layer = CompactBilinearPooling(512, 512, 8000) ```
     
  • TensorFlow版的双线性池化（Bilinear Pooling）
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    简介：本文介绍了基于TensorFlow实现的双线性池化技术，通过该方法可有效提升图像特征组合能力，在多种视觉任务中取得优异性能。 双线性池化（Bilinear pooling）在TensorFlow版本中可以用于细粒度分类。
     
  • KGCN-pytorch：基于PyTorch的KGCN模型实现
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    KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具，用于处理和分析复杂的知识图谱数据，适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现：王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中的工作。 电影数据集的原始评级文件太大，无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类： ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集，则需要准备两个文件。评分数据每行应包含（用户-ID、物品-ID和评级）。在此仓库中，它是pandas数据框结构。 知识图由每个三元组（头-关系尾）组成，在此仓库中，它们是字典类型。
     
  • 高性能紧凑型高增益差分馈电双极化滤波贴片天线
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    本研究设计了一种高性能、紧凑型的高增益差分馈电双极化滤波贴片天线，适用于多种无线通信系统。 ### 新型紧凑型高增益差分馈电双极化滤波贴片天线 #### 知识点一：设计理念与结构特点 本段落介绍了一种新型的紧凑型高增益差分馈电双极化滤波贴片天线的设计理念。该设计通过集成缺陷地面结构（DGS）、十字槽和短路针等关键元素，实现了高性能。 - **对称加载缺陷地面结构（DGSs）**：用于形成特定的滤波响应，并在辐射特性中引入零点以提高选择性。 - **十字槽**：与短路针结合使用，提供上边缘的零点及带内共振。 - **短路针**：和DGS一起工作时产生较低边缘的零点，有助于获得陡峭的滚降率，并且通过额外的带内共振拓宽通带宽度。 #### 知识点二：关键技术与实现机制 该天线采用了多项关键技术： - **差分馈电技术**：有效降低共模干扰，提高稳定性及性能。 - **双极化特性**：对称结构设计确保了在两个正交方向上的工作能力。 - **滤波特性**： - DGS与短路针组合提高了选择性并增加了带宽； - 十字槽和短路针结合提供了额外的上边缘零点，增强了抑制能力； - 合理的设计利用高阶模式零点进一步改善了带外抑制性能。 #### 知识点三：实测结果与性能评估 - **实测结果**： 天线原型制作完成后进行了测量。结果显示理论值和实际值之间的一致性良好，峰值增益达到8.9 dBi，并且具有约23%的大带宽。 带外抑制水平超过20 dB，表明天线具备优异的滤波性能。 - **性能评估**： 相较于其他报道的滤波天线设计，本方案不仅拥有良好的宽带双极化辐射特性，在紧凑结构中实现了高增益。这对于提高孔径效率和降低交叉极化具有重要意义。 #### 知识点四：应用前景与价值 - **应用前景**： 拥有尺寸小、增益大及优异滤波性能的天线非常适合用于无线通信系统、雷达以及其他高频通信场景。 其高孔径效率和低交叉极化的特性使其成为未来5G和6G通信系统的理想选择。 - **价值体现**： 在实际应用中，这种设计可以显著提高信号传输质量并减少干扰，从而提升整个系统的性能。对于需要高效、可靠连接的应用来说，它为实现更高数据速率及更远的传输距离提供了可能。 通过巧妙地利用DGS、十字槽和短路针等结构来获得高性能滤波效果和宽带特性，该新型天线展示了出色的辐射能力，并在保持紧凑体积的同时实现了高增益。这对于未来的无线通信技术发展具有重要意义。
     
  • DBCNN-PyTorch: PyTorch中基于双线性卷积神经网络的盲图象质量评价实验实现
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    简介：DBCNN-PyTorch是一个在PyTorch框架下实现的基于双线性卷积神经网络的盲图像质量评估工具，用于高效地进行图像质量分析与测试。 DBCNN-Pytorch 使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估的实验性PyTorch实现。 目的： 鉴于PyTorch在学术界的受欢迎程度，我们希望此项目能够帮助IQA研究人员。该存储库将作为集成先进IQA技术的活动代码库。 要求： - PyTorch 0.4+ - Python 3.6 默认设置下的用法： 运行 `python DBCNN.py` 可以使用默认配置进行实验。 如需重新训练SCNN，需要Matlab和原始存储库来生成合成失真的图像。然后可以执行命令 `python SCNN.py`。 引文： @article {zhang2020blind， title = {使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估}， 作者= {张维霞，马克德，闫家加邓，德祥和王舟}， 期刊 = {IEEE视频技术电路和系统的交易}， 卷号 = {30}, 期数 = {1}, 页码 = {36--47}, 年份 = {2020} } 致谢：
     
  • SiamRPN-PyTorch: 基于PyTorch的SiamRPN实现
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    SiamRPN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库，实现了Siamese Region Proposal Network（SiamRPN）算法。该工具为视觉追踪任务提供了高效、灵活的解决方案。 SiamRPN-PyTorch 使用 PyTorch 框架为对象跟踪应用程序重新实现了 SiamRPN。开发的代码基于先前的一些实现工作，并且为了测试所开发的代码，使用了 VOT-2013 体操子数据集。要求 Python 版本 >= 3.6、PyTorch 版本 >= 1.0.1、torchvision 和 cv2 库。 训练和追踪：已实现的代码以 [x1, y1, w, h] 的形式接收地面真实值（ground truth）。数据集结构如下： ``` dataset_path/Gymnastics/img1.jpg /img2.jpg ... /imgN.jpg /groundtruth.txt ``` 运行命令： $ python3 SiamRPN_train.py
     
  • EfficientNet-PyTorch：基于PyTorch的EfficientNet实现
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    EfficientNet-PyTorch是使用PyTorch框架开发的EfficientNet模型的高效实现，适用于图像分类任务。它通过自动模型缩放策略优化了网络结构和参数大小。 使用EfficientNet PyTorch可以通过pip install efficientnet_pytorch命令安装，并通过以下代码加载预训练的模型： ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained(efficientnet-b0) ``` 更新记录如下： - 2020年8月25日：新增了一个`include_top（默认为True）`选项，同时提高了代码质量和修复了相关问题。 - 2020年5月14日：增加了全面的注释和文档支持（感谢@workingcoder贡献）。 - 2020年1月23日：基于对抗训练添加了新的预训练模型类别，名为advprop。
     
  • SMOTE-Pytorch：基于Pytorch的SMOTE实现
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    SMOTE-Pytorch 是一个利用 PyTorch 框架高效实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 算法的项目，旨在解决类别不平衡问题，适用于深度学习任务的数据预处理。 当分类标签的分布不均衡时，数据集就会出现不平衡状态，在诸如欺诈检测之类的大量现实问题中，这种不平衡往往达到100比1的程度。尽管已经采取了多种方法来解决这一难题，但这个问题仍然备受关注，并且是研究的一个活跃领域。这里展示的是SMOTE（综合少数族裔过采样技术）的Pytorch实现版本。 关于SMOTE算法的相关内容和原理可以参考其原始论文《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》。
     
  • ERNIE-Pytorch：基于Pytorch的ERNIE实现
    优质
    ERNIE-Pytorch是一个基于PyTorch框架构建的开源项目，它实现了百度的预训练语言模型ERNIE，为自然语言处理任务提供强大的工具支持。 ERNIE是基于Bert模型构建的，在中文自然语言处理任务上表现出色。 您可以采用以下三种方式来使用这些强大的模型： 直接加载（推荐） 以ernie-1.0为例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) model = AutoModel.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) ``` 您可以访问Hugging Face的模型中心以查找所有支持的ERNIE版本。 以下是几个模型及其在Transformer中的标识符： | 模型 | Transformer中的标识符 | 描述 | |-----------|----------------------|----------| | ernie-1.0（中文） | nghuyong/ernie-1.0 | 中文版ERNIE，性能优越 | 下载模型的权重文件可以通过访问相应的链接来完成。