XNOR-Net-PyTorch提供XNOR-Net的PyTorch实现。

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简介：
XNOR-Net-Pytorch 是基于 PyTorch 的一个具体实现。我针对以下项目完成了二值化神经网络 (BNN) 的开发：数据集的网络准确率、浮点精度、MNIST、LeNet-5，其表现分别为 99.23%、99.34%、86.28% 和 89.67%。此外，我还实现了网络中网络 (NIN) 架构在 CIFAR-10 数据集上的应用，该模型的网络准确率达到了 44.87% 以及在前 5 名的排名为 69.70%。对于影像网亚历克斯网，我取得了前 1 名的 57.1% 和前 5 名的 80.2% 的成绩。为了 MNIST 数据集，我构建了 LeNet-5 网络结构。目前，我正在利用提供的读取器来处理数据集。要启动训练过程，请执行以下步骤：首先进入指定的代码仓库目录，然后执行 `python main.py` 命令。预训练好的模型可以在下载链接处获取。为了评估这些预训练模型的效果，请将它们复制到代码仓库的 MNIST/models/ 目录下，并再次执行 `python main.py` 命令。

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客服

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-pytorch: 基于HTTPS的RandLA-Net PyTorch实现

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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

U-Net架构图及PyTorch实现

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本资料深入解析U-Net架构，并提供基于PyTorch框架的具体代码实例，适用于医学图像分割领域的开发者与研究者。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class double_conv(nn.Module): # (conv => BN => ReLU) * 2 def __init__(self, in_ch, out_ch): super(double_conv, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1), )

AOD-Net: Pytorch与Caffe下的AOD-Net

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简介：AOD-Net是一款用于自动驾驶场景下密集人群检测的深度学习模型，在PyTorch和Caffe框架中均有实现，适用于多种道路监控应用。 AOD-Net是ICCV 2017上提出的一种轻量级且高效的端到端除雾神经网络。您可以轻松快速地进行训练或测试。在测试阶段，我们提供了test.py脚本、相关原型及数据集，您只需通过“python test.py”命令即可使用GPU/CPU获取结果。基于AOD-Net的贡献，我们在该模型中引入了位置归一化（PONO），从而显著提升了性能表现。改进前后的对比显示：对于TestSet A，PSNR从19.69 dB提升至20.38 dB，SSIM值从0.8478增加到0.8587；而对于TestSet B，则分别达到了PSNR为21.54 dB（改进后变为21.67 dB）和SSIM为0.9272（提升至0.9285）。希望这些信息对您的研究有所帮助。

AOD-Net的PyTorch数据集

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AOD-Net的PyTorch数据集是一款专为自动驾驶车辆设计的数据集合，利用PyTorch框架支持高效训练与部署，旨在提升雾天条件下目标检测及识别能力。 AOD-Net pytorch数据集包括original_image.zip和training_images.zip两个文件。

PyTorch多任务学习架构实现-Multi-Task-Learning-PyTorch(含ECCV2020 MTI-Net)

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本项目基于PyTorch框架实现了先进的多任务学习架构MTI-Net，该模型在ECCV 2020上提出，适用于多种计算机视觉任务的联合训练与优化。多任务学习此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。该代码库是对一些工作的补充：，和Luc Van Gool。可以在相关文献列表中找到有关多任务学习的最新作品。安装方法：与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。最重要的软件包可以按以下方式安装： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install imageio scikit-image # 图像操作 conda install -c conda-forge opencv # OpenCV

Python PyTorch实现的AOD-Net去雾网络源代码

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这段简介可以描述为：“Python PyTorch实现的AOD-Net去雾网络源代码”是一个基于深度学习技术的图像处理项目。它使用PyTorch框架来训练和部署一种名为AOD-Net的神经网络，该网络专门用于去除照片中的雾霾效果，增强视觉清晰度。 AOD-Net去雾网络的Python源代码使用PyTorch编写，通过卷积神经网络对雾霾图像进行处理和优化。该实现基于深度学习框架PyTorch完成。

基于U-Net的视网膜血管分割（Pytorch实现）

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本项目采用Pytorch框架实现了基于U-Net的深度学习模型，专为视网膜血管自动分割设计，旨在提高眼底疾病诊断的准确性和效率。代码适配数据集需要根据数据集的特点进行相应的调整和优化，确保程序能够高效准确地处理数据。这通常包括对算法的选择、参数的调优以及可能的数据预处理步骤等。在开始编码之前，深入理解数据集的需求和限制是至关重要的。

基于PyTorch的U-Net、R2U-Net、Attention U-Net及Attention R2U-Net源码、数据集与说明

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本项目提供使用PyTorch实现的U-Net及其改进版（R2U-Net，Attention U-Net和Attention R2U-Net）的完整代码、相关数据集以及详细的文档说明。 PyTorch实现U-Net, R2U-Net, Attention U-Net以及Attention R2U-Net的源码、数据集及相关说明。