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Dynamic-Convolution-Pytorch: Pytorch!!! Pytorch!!! Pytorch!!!...

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简介：
Dynamic-Convolution-Pytorch 是一个专注于使用PyTorch框架实现动态卷积神经网络的项目。通过灵活调整卷积操作，该项目旨在提升模型在图像识别任务中的性能与效率。 Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels (CVPR-2020)非官方实现代码Pytorch!!! Pytorch!!! Pytorch!!! 动态3D/2D卷积及一些模型的准确率。2020年8月30日，基本完成动态2D和3D卷积功能。下一步：构建一些基础模型并测试其准确性。若在代码实现过程中遇到问题，可以先查看Issue中的一些修改建议。dy_vgg11: 0.9033, raw_vgg11: 0.8929

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  • Dynamic-Convolution-Pytorch: Pytorch!!! Pytorch!!! Pytorch!!!...
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    Dynamic-Convolution-Pytorch 是一个专注于使用PyTorch框架实现动态卷积神经网络的项目。通过灵活调整卷积操作，该项目旨在提升模型在图像识别任务中的性能与效率。 Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels (CVPR-2020)非官方实现代码Pytorch!!! Pytorch!!! Pytorch!!! 动态3D/2D卷积及一些模型的准确率。2020年8月30日，基本完成动态2D和3D卷积功能。下一步：构建一些基础模型并测试其准确性。若在代码实现过程中遇到问题，可以先查看Issue中的一些修改建议。dy_vgg11: 0.9033, raw_vgg11: 0.8929
     
  • CvT的PyTorch实现: convolution-vision-transformers
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    本文介绍了Convolution-Vision-Transformers (CvT) 的PyTorch实现方法，结合了卷积神经网络和视觉变换器的优点，适用于图像识别任务。 CvT：将卷积引入视觉变形金刚的Pytorch实现用法如下： ```python img = torch.ones([1, 3, 224, 224]) model = CvT(224, 3, 1000) parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) parameters = sum([np.prod(p.size()) for p in parameters]) / 1_000_000 print(Trainable Parameters: %.3fM % parameters) out = model(img) print(Shape of out :, out.shape) # [B, num_classes] ```
     
  • PyTorch教程：PyTorch Tutorial
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    本教程旨在为初学者提供全面学习PyTorch框架的基础知识和实践技巧，涵盖张量操作、自动求导及构建深度学习模型等内容。 PyTorch教程提供了关于如何使用PyTorch进行深度学习项目的详细指导。这些资源涵盖从基础概念到高级应用的各个方面，帮助用户快速掌握这一强大的机器学习库。
     
  • PyTorch-CapsuleGNN: PyTorch版的CapsuleGNN
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    PyTorch-CapsuleGNN是基于PyTorch框架实现的CapsuleGNN库，适用于图神经网络领域研究和应用，提供高效、灵活的胶囊机制与图数据处理能力。 胶囊网络的PyTorch版本的所有代码均适用于此项目。该项目依赖于Python 3.7、Torch和Scikit-learn库。主要可运行文件是main.py，其中定义了Capsule GNN模型（在model.py中），以及用于训练和测试模型的trainer方法（在trainer.py中）。
     
  • 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”。
     
  • Adversarial Attacks with PyTorch: Implementation in PyTorch
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    本教程详细介绍了如何使用PyTorch实现对抗攻击，包括FGSM、PGD等常见方法，并探讨了它们在深度学习模型中的应用和影响。适合具备基本PyTorch知识的读者深入理解与实践。 对抗攻击PyTorch 是一个基于 PyTorch 的库，用于生成对抗性示例进行模型测试。该库推荐的用法包括安装依赖关系火炬版本 1.4.0 和 Python 版本 3.6。 安装方法如下： - 使用 pip 安装：`pip install torchattacks` - 或者从 GitHub 克隆仓库 使用时，首先导入需要的模块和模型。例如： ```python import torchattacks atk = torchattacks.PGD(model, eps=8/255, alpha=2/255, steps=4) adversarial_images = atk(images, labels) ``` 注意事项：在进行攻击之前，需使用 `transform.toTensor()` 将所有图像缩放为合适的格式。
     
  • 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-Pytorch：用Pytorch实现DQN
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    DQN-Pytorch项目致力于使用PyTorch框架实现深度Q学习算法（DQN），为强化学习领域提供了一个高效且易于理解的学习资源。 在 Pytorch 中实现 DQN（深度 Q 学习）的方法称为 DQN-Pytorch。这种方法利用了 Pytorch 的强大功能来构建、训练和应用深度强化学习模型。通过使用 Pytorch，开发者可以更方便地进行神经网络的设计与优化，并且能够快速迭代实验以研究不同的算法变体或应用场景。
     
  • 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。