Pixel2Mesh: PyTorch中的完整实现-ITADN社区

Pixel2Mesh: PyTorch中的完整实现

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Pixel2Mesh 是一个利用PyTorch实现的深度学习框架，用于从单个图像中生成3D网格模型，提供了一个完整的解决方案来促进基于像素到网格转换的研究与应用。像素网提供了Pixel2Mesh在PyTorch中的实现。此外还提供以下内容： - 重新训练的Pixel2Mesh检查点。 - 将预训练张量流模型转换为PyTorch格式，方便使用。 - Pixel2Mesh的一个修改版本，其骨干网络从VGG更改为ResNet。 - 澄清先前实施中的某些细节，并提供了灵活的培训框架。当前版本仅支持在GPU上进行训练和推理。所需依赖项如下： Ubuntu 16.04 / 18.04 Python 3.7 PyTorch 1.1 CUDA 9.0（或10.0） OpenCV 4.1 Scipy 1.3 scikit-image 0.15 还需要一些小的依赖项，这些通常可以通过conda / pip安装最新版本即可。例如：easydict、pyyaml等。

PyTorch中Python实现的完整YOLOv3

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本项目采用PyTorch框架，使用Python语言实现了完整的YOLOv3目标检测算法。适合深度学习爱好者和研究者参考实践。 YOLOv3的PyTorch完整实现提供了一个全面的方法来使用这个流行的实时目标检测模型。该实现包括了从数据预处理到模型训练的所有必要步骤，并且提供了详细的文档以帮助用户理解和定制代码。此外，它还包含了一些实用的功能和优化技巧，有助于提高模型在各种任务中的性能表现。

SRGAN-PyTorch: 简单完整的超分辨率实现

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SRGAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度学习项目，旨在提供一个简洁而全面的解决方案，用于图像的超分辨率处理。该项目实现了生成对抗网络（SRGAN）技术，能够有效提升低分辨率图片的质量和细节表现力，使用户可以轻松地将模糊或小尺寸的照片转换为高清、细腻的大图。 SRGAN-PyTorch是一个存储库，其中包含了对生成对抗网络进行的逐点PyTorch重新实现。尽管使用更快、更深的卷积神经网络在单图像超分辨率方面取得了准确性和速度上的突破，但仍有一个主要问题尚未解决：当以较大的放大比例处理时，如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的方法的行为很大程度上取决于目标函数的选择。最近的研究工作主要集中于最小化均方重构误差。虽然得出的结果具有很高的峰值信噪比（PSNR），但它们通常缺少高频细节，在视觉感知方面往往不如人意。在本段落中，我们介绍了SRGAN——一种用于图像超分辨率的生成对抗网络框架。据我们所知，这是第一个能够在4倍放大因子下推断出逼真自然图像的方法。为此，我们提出了一种基于感知损失的新方法来解决上述问题。

PyTorch-ENet: PyTorch中的ENet实现

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简介：PyTorch-ENet是在PyTorch框架下对ENet模型的高效实现，适用于实时语义分割任务，尤其针对移动设备和嵌入式系统进行了优化。 PyTorch-ENet 是 ENet 的 PyTorch（v1.1.0）实现版本，移植自作者的 lua-torch 实现。此实现已在 CamVid 和 Cityscapes 数据集上进行了测试，并提供了在这些数据集中训练得到的预训练模型。以下是不同配置下的性能指标： - 输入分辨率为 480x360 的情况下：批量大小为 11，经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU（%）51.08%，在 GPU 内存占用量约为 3GiB 的条件下训练时间大约是 2 小时。 - 输入分辨率为 1024x512 的情况下：批量大小为 19，经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU（%）59.03%，在 GPU 内存占用量约为 4GiB 的条件下训练时间大约是 4 小时。 - 输入分辨率为未知的第三种情况：批量大小为 20，经过约 100 次迭代后可达到类似平均 IoU（%）的结果，但具体数值未给出。在以上所有情况下，“无效/未标记”的类别均被排除在外。提供的结果仅供参考；不同的实现、数据集和硬件配置可能会导致显著差异的性能表现。参考设备为 Nvidia GTX 1070 和 AMD Ryzen 5 3600（频率：3.6GHz）。

VAE-PyTorch: PyTorch中的VAE实现

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简介：VAE-PyTorch是基于PyTorch框架构建的变分自编码器（VAE）实现项目，适用于机器学习和深度学习研究者。该项目提供了一系列预定义模型与示例代码，帮助用户快速上手并深入理解VAE的工作原理及其在数据生成、特征学习等领域的应用价值。为了生成如MNIST手写字体这样的数据，我们需要找到真实的概率分布$ P(X) $。如果能够获取到该真实分布，则直接从$ P(X)$中抽样即可完成任务。然而，在实践中我们通常无法获得这一确切的概率分布，因此使用潜在变量（latent variable）来近似它。根据变分自编码器 (VAE) 的理论框架，我们可以将数据的真实概率分布表示为： $$ P(X) = \int P(x|z)P(z)\,dz $$ 这里的目标是通过对潜在变量$ z $进行采样，并利用条件概率$ P(x|z)$来生成样本$x$。为了训练模型并找到合适的潜在变量，我们需要定义后验分布$ P(z|x)$： $$ P(Z) = \int P(z|x)P(x)\,dx $$ 在VAE中，为了简化采样过程，我们对条件概率$ P(z|x)$施加了特定约束使其服从标准正态分布$ N(0,1)$。因此我们可以写出以下等式： $$ \int P(z|x)P(x)\,dx = \int N(0, 1) $$ 通过这种方式，VAE能够近似真实数据的分布，并生成类似的真实样本。

MobileNetV2_pytorch_cifar：基于PyTorch的CIFAR数据集上的MobileNetv2完整实现

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本项目提供了在CIFAR数据集上使用PyTorch框架实现的MobileNetV2模型，适用于图像分类任务，代码结构清晰，易于扩展和二次开发。 MobileNetV2_pytorch_cifar 是一个在PyTorch框架下实现的完整版本的MobileNetv2模型，适用于CIFAR10、CIFAR100或自定义数据集上的训练任务。该网络采用了反向残差结构和深度卷积技术，并基于以下论文中的研究：《残差与线性瓶颈：用于分类、检测及分割的移动网络》项目已在Python 2.7版本以及PyTorch 0.4.0环境下完成编译，以下是必要的依赖库： - torch: 版本0.4.0 - torchvision: 版本0.2.1 - numpy: 版本1.14.3 - tensorboardX: 版本1.2 安装方法：使用pip命令首先安装上述列出的各个组件。进行训练与测试时，需要下载CIFAR10或CIFAR100数据集或者准备自己的数据集，并按照PyTorch中定义的数据加载器格式来配置。接下来修改config.py文件以适应您的具体需求（如改变image_size等）。最后运行命令`python main.py`即可开始训练过程。

Word2Vec-PyTorch：在PyTorch中的Word2Vec实现

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Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法，助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型，并且实现了单词的二次采样以及否定采样。

Pixel2Mesh（译文）.pdf

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《Pixel2Mesh》是一篇关于从单张图片生成三维模型的论文，提出了一种创新的方法将图像直接转化为高质量的3D网格结构。我们提出了一种端到端的深度学习框架，可以从单一色彩图像生成一个三角形网格的三维模型。实验结果表明，与现有技术相比，我们的方法不仅能够定性地生成细节更丰富的网格模型，还能实现更高精度的三维形态估计。

PyTorch中的ResNet50实现

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本项目展示了如何使用Python和PyTorch框架来构建并训练一个经典的深度学习模型——ResNet50，适用于图像分类任务。目前开源的ResNet代码通常高度集成化，内部层的输出难以单独提取进行分析。为了能够操作并分析ResNet每一层的输出结果，我调整了模型编写的结构方式，提高了代码的可读性。

Pytorch中的ACGAN实现

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本项目详细介绍了在PyTorch框架下实现条件生成对抗网络（ACGAN）的过程，包括模型构建、训练及调参技巧。 ACGAN模型的Pytorch实现

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Pixel2Mesh: PyTorch中的完整实现

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