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NIID-Net: NIID-Net的代码实现

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简介：
本项目实现了针对特定任务优化的神经网络模型NIID-Net，旨在解决非独立同分布数据环境下的学习问题。代码开源，便于研究与应用。 NIID-Net：适应室内场景内在图像分解的表面法线知识 依赖项： Python 3.5 PyTorch 0.3.1（如果您使用 PyTorch > 0.3.1，请阅读相关文档） TorchVision 0.2.1 对于其他依赖项，我们提供了一个 requirements.txt 文件。 数据集： 内在图像数据集 按照指示下载 CGI、IIW 和 SAW 数据集。请注意，Z. Li 和 N. Snavely 扩充了原始的和数据集。 如果您不打算训练模型，则可能不需要下载 CGI 数据集。 将这些数据集放置在项目目录下的 dataset 文件夹中。 最终的目录结构如下： NIID-Net 项目 |---README.md |---... |---dataset |---CGIntrinsics |---intrinsics_final | |---images

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  • NIID-Net: NIID-Net的代码实现
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    本项目实现了针对特定任务优化的神经网络模型NIID-Net，旨在解决非独立同分布数据环境下的学习问题。代码开源，便于研究与应用。 NIID-Net：适应室内场景内在图像分解的表面法线知识 依赖项： Python 3.5 PyTorch 0.3.1（如果您使用 PyTorch > 0.3.1，请阅读相关文档） TorchVision 0.2.1 对于其他依赖项，我们提供了一个 requirements.txt 文件。 数据集： 内在图像数据集 按照指示下载 CGI、IIW 和 SAW 数据集。请注意，Z. Li 和 N. Snavely 扩充了原始的和数据集。 如果您不打算训练模型，则可能不需要下载 CGI 数据集。 将这些数据集放置在项目目录下的 dataset 文件夹中。 最终的目录结构如下： NIID-Net 项目 |---README.md |---... |---dataset |---CGIntrinsics |---intrinsics_final | |---images
     
  • URETINEX-NET代码实现分析
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    《URETINEX-NET代码实现分析》一文深入探讨了URETINEX-NET模型的具体编码细节，详述其在图像处理中提取高质量_RET_的创新方法与技术优势。 论文作者没有开源训练过程，笔者补全了三个阶段的训练过程以及训练过程中使用的损失函数。按照论文中的损失函数进行训练时，模型无法收敛，并且生成出来的图片要么全是黑色，要么非常抽象。因此，笔者修改了损失函数以确保最后得到的是正常的图片，尽管这并没有达到作者在论文中所描述的效果。这是笔者第一次复现不完整的代码并取得成功，特此上传以作纪念！
     
  • XNOR-Net-PyTorch: PyTorch下的XNOR-Net实现
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    简介：XNOR-Net-PyTorch是基于PyTorch框架对XNOR-Net算法的实现，适用于资源受限环境中的深度神经网络加速与压缩。 XNOR-Net-Pytorch 是一个使用 PyTorch 实现的二值化神经网络（BNN）。以下是我在该项目中的实现情况： | 数据集 | 网络 | 准确性 | 浮点精度 | |-------------|-----------|---------|----------| | MNIST | LeNet-5 | 99.23% | 99.34% | | CIFAR-10 | NIN（网络中网络） | 86.28% | 89.67% | 对于MNIST数据集，我实现了LeNet-5的结构，并使用了提供的数据集阅读器。要运行训练程序，请执行以下命令： ``` $ cd /MNIST/ $ python main.py ``` 预训练模型可以下载并放置在相应的目录中。 评估预训练模型时，请将文件复制到指定位置，然后执行如下命令： ``` $ cp /MNIST/models/ $ python main.py ```
     
  • RandLA-Net在TensorFlow2中的实现：RandLA-Net-tensorflow2
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    本项目为RandLA-Net模型的TensorFlow 2版本实现，适用于点云场景下的语义分割任务，代码开源便于研究与应用。 RandLA-Net-tensorflow2 是 RandLA-Net 的 TensorFlow 2 实现。
     
  • RandLA-Net-pytorch: 基于HTTPS的RandLA-Net PyTorch实现
    优质
    简介：RandLA-Net-pytorch是基于HTTPS的高效点云特征学习库，提供PyTorch版本的RandLA-Net深度网络模型，适用于大规模点云语义分割任务。 RandLA-Net-pytorch 存储库包含该实现的代码，并且目前仅支持SemanticKITTI数据集。我们欢迎更多的人加入共同开发以提高项目的知名度。 我们的模型性能与原始TensorFlow版本相近，验证集中我们的mIoU为52.9%，而原版为53.1%。 我们在目录中提供了预训练模型，并在验证集（seq 08）上展示了结果对比： - 原始实现的mIoU：0.531 - 我们的Pytorch版本的mIoU：0.529 具体各类别的详细表现如下： 车 - 0.919，自行车 - 0.122，摩托车 - 0.290，卡车 - 0.660，其他车辆 - 0.444， 人骑自行车的人 - 0.515，电单车司机 - 0.676，路 - 0.000，停车处 - 0.912， 人行道 - 0.421，其它地面建造栅栏植被树干地形极交通标志行人 - 0.759， 其他（未明确分类）- 0.354
     
  • C#编程中实现SIMATIC NET OPC UA的OPC UA .NET客户端访问代码
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    本文章讲解如何在C#编程环境中使用SIMATIC NET OPC UA库来创建和配置一个OPC UA .NET客户端，并提供相应的访问代码实例，旨在帮助开发者更好地理解和实现工业自动化系统中的数据交互。 C#编程实现OPC UA .NET客户端访问SIMATIC NET OPC UA代码包含两个客户端连接的示例。
     
  • C# .NET中的设计模式及代码实现
    优质
    本书深入浅出地介绍了在C#和.NET环境下常用的设计模式，并提供了详尽的代码示例，帮助读者理解和应用这些模式来提高软件开发效率与质量。 本段落档涵盖了C# .Net设计模式的代码实现，分为三部分：创建型模式、结构型模式以及行为型模式。这些内容详细介绍了每种设计模式的概念，并提供了具体的C#代码示例及其测试方法。通过学习这三篇文章，读者可以深入了解如何在实际项目中应用各种设计模式来提高软件的质量和可维护性。
     
  • .NET实验代码及报告
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    《.NET实验代码及报告》是一本汇集了基于.NET平台的实验指导与实践案例的书籍，包含详细的代码示例和实验分析报告，适合计算机专业学生和技术爱好者学习参考。 .NET程序设计课程实验包括代码及实验报告的编写，并使用VS2010进行开发；在使用过程中，请自行创建数据库并调整数据库连接字符串。具体内容如下： 实验一：实现用户登录或新用户的注册功能。 实验二：实现XML文档读取和数据表生成的功能。 实验三：实现WEB服务，具体步骤为： （1）建立一个Web服务方法。 （2）将实验一所使用的数据库程序代码复制到该方法中。 （3）调试并完成对数据库的访问操作。 （4）通过WEB服务返回dataset数据集。 （5）发布WEB服务至IIS。 实验四：包括两部分内容： 第一部分为在页面中选择数据库表，使用web service读取数据，并将这些数据写入XML文档；然后利用XML控件展示生成的xml文件。
     
  • .NET Core 中实现图片验证码的示例代码
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    本示例介绍如何在.NET Core应用程序中创建和使用图片验证码功能，包含详细步骤及完整源码展示。 在.NET Core环境中实现图片验证码是一种常见的安全机制，用于防止自动化脚本或机器人进行恶意操作，如批量注册、频繁登录等。本段落将详细介绍如何创建一个简单的图片验证码。 首先需要生成随机字符串作为验证码的核心部分。这通过`RndNum`方法来完成：该方法接收一个整数参数`VcodeNum`表示验证码的长度，并返回一个由数字和字母组成的随机字符串。具体来说，它定义了包含所有可能字符的集合，然后使用递归方式确保每个生成的字符与前一字符不同。 接下来是将这个随机字符串转换成可视化的图片形式，在.NET Core中通过`Create`方法实现。该方法接受两个参数：一个用于返回验证码字符串（作为输出参数），另一个可选整数表示验证码长度，默认为4。此过程首先调用`RndNum`生成验证码，然后创建一个空白的位图对象，并在上面添加一些干扰元素如灰色小点来增加复杂度。接着使用随机选择的颜色和字体绘制每个字符到图片上，最后将这个图像保存至内存流中以便通过HTTP响应发送给前端。 验证环节通常发生在用户提交表单时，在.NET Core应用中可以在控制器的登录动作里完成此操作。具体来说，服务器端会检查客户端输入的验证码与之前生成并存储在Session中的值是否匹配；如果不一致，则返回错误信息要求重新尝试。此外还可以选择将随机字符串编码为JWT（JSON Web Token）后保存至Cookie，并通过前端验证来实现。 总的来说，在.NET Core中创建和使用图片验证码涉及到多个技术层面，包括但不限于字符处理、图形绘制以及会话管理等。为了提高安全性及用户体验，开发者可以考虑增加额外的干扰元素或优化生成流程以减少用户等待时间。