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PolyRNN-PP-PyTorch：Polygon-RNN++的PyTorch训练代码（CVPR 2018）

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简介：
PolyRNN-PP-PyTorch是基于CVPR 2018论文《Polygon-RNN++》的PyTorch实现，提供了一个高效的神经网络框架用于生成矢量图形表示。 Polyrnn-pp-pytorch：用于Polygon-RNN++的PyTorch培训工具代码（CVPR 2018）。

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  • PolyRNN-PP-PyTorch：Polygon-RNN++的PyTorch训练代码（CVPR 2018）
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    PolyRNN-PP-PyTorch是基于CVPR 2018论文《Polygon-RNN++》的PyTorch实现，提供了一个高效的神经网络框架用于生成矢量图形表示。 Polyrnn-pp-pytorch：用于Polygon-RNN++的PyTorch培训工具代码（CVPR 2018）。
     
  • PyTorch训练代码示例
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    本项目提供了一系列使用PyTorch框架进行深度学习模型训练的代码示例，涵盖数据处理、模型构建及评估等多个方面。 这段文字描述的是使用PyTorch编写的训练代码，应该是用于实现ImageNet分类器的。
     
  • Stargan：StarGAN的官方PyTorch实现（CVPR 2018）
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    简介：StarGAN是首个多至多领域图像到图像转换模型，本文提供其官方PyTorch实现，适用于跨域风格迁移和数据增强。发表于CVPR 2018。 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现： StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络 此研究由1,2、1,2、2,3、2、2,4以及1,2的研究人员合作完成，他们分别来自韩国大学、Clova AI Research和NAVER Corp. 新泽西学院及香港科技大学。 摘要：最近的研究表明，在两个领域的图像到图像翻译中取得了巨大的成功。然而，现有方法在处理超过两个领域时存在有限的可扩展性和鲁棒性问题，因为需要为每对图像域分别构建不同的模型。为了克服这一限制，我们提出了StarGAN——一种新颖且具有高度伸缩性的解决方案，能够使用单一模型实现多个领域的图像到图像翻译。通过这种统一的架构设计，StarGAN能够在单个网络中同时处理和训练来自不同领域的一系列数据集，并且相比现有方法而言，其生成的质量更高、表现更佳。
     
  • PyTorch FSRCNN预训练权重的训练与测试代码
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    本项目提供了一套基于PyTorch框架下针对FSRCNN模型的预训练权重训练及测试代码，适用于图像超分辨率任务。 基于Pytorch平台的图像超分辨率深度学习模型FSRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码能够计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • PyTorch SRCNN训练与测试代码及预训练权重
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    本资源提供基于PyTorch框架实现的SRCNN模型训练与测试代码以及预训练权重文件，适用于图像超分辨率任务研究。 基于PyTorch平台的用于图像超分辨率的深度学习模型SRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。评估代码可以计算在RGB和YCbCr空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • DehazeNet PyTorch代码（附带预训练模型）
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    简介：DehazeNet是专为去除雾霾等大气散射效应设计的深度学习网络。本项目提供PyTorch实现及预训练模型，便于研究与应用开发。 DehazeNet是一种基于深度学习的图像去雾网络模型，主要用于提高因大气散射导致雾霾或雾气影响下的图像清晰度。PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到广大开发者的喜爱。这个资源包含了在PyTorch中实现的DehazeNet以及已经训练好的模型，使得用户可以直接应用或者进行二次开发。 让我们深入了解一下DehazeNet模型。该模型由Cai等人于2016年提出，其设计目标是模拟人眼对雾天场景的理解过程，并通过深度神经网络恢复清晰图像。DehazeNet的核心在于结合了物理模型与学习模型：利用大气散射模型来估计传输层和大气光，同时通过卷积神经网络（CNN）学习到图像的清晰特征，实现去雾处理。 该模型架构包括两个主要部分： 1. 前馈网络用于估计传输层。它由几个卷积层组成，可以捕捉图像的局部信息。 2. 上下文感知网络则用于预测大气光，采用了残差学习以更好地捕获全局信息，并减少训练难度。 这两个部分的输出结合后，通过大气散射模型反向传播得到去雾后的图像。 使用PyTorch实现DehazeNet具有以下优点： 1. 易于理解和修改：由于PyTorch的动态图机制使得模型构建和调试更为直观，用户可以方便地查看并调整网络结构。 2. 高效训练：借助PyTorch的优化器及数据加载工具能够加速训练过程，并节省计算资源。 3. 可视化：利用如TensorBoard等可视化工具可帮助理解模型内部工作原理，从而优化性能。 在提供的压缩包中通常会包含以下内容： 1. `model.py`：定义DehazeNet的网络结构。 2. `train.py`：训练模型脚本，包括数据加载、损失函数定义和优化器设置等。 3. `test.py`：测试模型脚本，可以用来评估在新数据上的表现。 4. `dataset/`：可能包含预处理好的训练与测试数据集。 5. `pretrained_model/`：预训练的DehazeNet权重文件，可以直接用于预测或继续微调。 6. `config.py`：配置超参数设置。 7. `utils.py`：辅助函数，如数据预处理和结果保存等。 要使用这个资源，请先安装PyTorch框架，并按照提供的文档说明进行数据准备、模型加载以及训练测试。如果希望调整模型参数或者改进，则可以修改相应的配置文件或代码。对于图像去雾任务，你可以将待处理的雾天图像输入此模型以获取清晰结果。 该资源为研究和实践图像去雾技术提供了一个完整的解决方案，无论你是深度学习初学者还是经验丰富的开发者都可以从中受益。通过学习并应用DehazeNet，你不仅能掌握一种实用的图像处理技术，还能深化对深度学习模型设计与优化的理解。
     
  • 基于PyTorch的RNN实验代码.rar
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    本资源包含使用Python深度学习框架PyTorch实现循环神经网络(RNN)的各种实验代码，适用于自然语言处理和时间序列预测等任务的学习与研究。 本段落介绍了如何手动实现RNN以及使用Pytorch来实现RNN、LSTM和GRU的方法。通过这些方法的学习，读者可以更好地理解循环神经网络的工作原理及其在不同场景下的应用方式。
     
  • 基于PyTorch的U-Net多类别训练代码
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    本项目提供了一个基于PyTorch实现的U-Net模型，用于进行多类别的图像分割任务。代码结构清晰，便于初学者学习和研究者使用。 关于使用U-Net训练自己的多类别数据集的具体操作步骤可以在相关技术博客文章中找到。该博文详细介绍了整个过程，并提供了实用的指导和建议。
     
  • 【CVPR 2020】StarGan V2的预训练模型wing.ckpt
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    该简介对应的是CVPR 2020上提出的StarGAN V2的预训练模型wing.ckpt，用于执行多种图像到图像的转换任务。 【CVPR 2020】StarGan V2预训练模型wing.ckpt