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Generative-Inpainting-Pytorch: PyTorch中基于上下文注意力的生成式图像修复方法重现 (链接: https)

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简介：
Generative-Inpainting-Pytorch是一个利用PyTorch框架实现的项目，专注于通过上下文注意力机制进行生成式的图像修复。该方法能够高效地填补图片中的缺失部分，恢复自然连贯的画面效果。项目地址详见链接。 为了生成绘画火炬，请根据作者的指南对PyTorch进行重新配置。先决条件包括已经在Ubuntu 14.04上测试过的代码，并且需要安装以下主要组件：Python3，PyTorch 1.0或更高版本，Torchvision 0.2.0或更高版本以及TensorBoard和pyyaml。 使用命令`python train.py --config configs/config.yaml`来训练模型。检查点和日志将保存到checkpoints文件夹中。默认情况下，在测试时会加载最新保存的模型；您也可以通过指定迭代次数（如--iter）选择特定的保存模型进行测试。 要对已训练好的PyTorch模型进行测试，请使用命令： ``` python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen ```

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  • Generative-Inpainting-Pytorch: PyTorch中基于上下文注意力的生成式图像修复方法重现 (链接: https)
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    Generative-Inpainting-Pytorch是一个利用PyTorch框架实现的项目，专注于通过上下文注意力机制进行生成式的图像修复。该方法能够高效地填补图片中的缺失部分，恢复自然连贯的画面效果。项目地址详见链接。 为了生成绘画火炬，请根据作者的指南对PyTorch进行重新配置。先决条件包括已经在Ubuntu 14.04上测试过的代码，并且需要安装以下主要组件：Python3，PyTorch 1.0或更高版本，Torchvision 0.2.0或更高版本以及TensorBoard和pyyaml。 使用命令`python train.py --config configs/config.yaml`来训练模型。检查点和日志将保存到checkpoints文件夹中。默认情况下，在测试时会加载最新保存的模型；您也可以通过指定迭代次数（如--iter）选择特定的保存模型进行测试。 要对已训练好的PyTorch模型进行测试，请使用命令： ``` python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen ```
     
  • sagan-pytorch：在PyTorch中的自注意力生成对抗网络实现
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    Sagan-pytorch是一个基于PyTorch框架的代码库，实现了使用自注意力机制的生成对抗网络(SAGAN)，用于提升图像合成的质量和多样性。 sagan-pytorch 是 PyTorch 中的自我注意生成对抗网络（SAGAN）。其用法如下： 运行 `python train.py` 命令，并确保输入目录结构与 torchvision.datasets.ImageFolder 一致，例如： ``` 路径/类1 路径/类2 ... ``` 评估 FID 分数的代码基于特定笔记。从 DCGAN 生成器（无残留连接）得到的样本在进行了 120k 次迭代后，模型显得不足，FID 得分约为 120。此模型随后被折叠。 使用 ResNet 生成器并进行 290k 迭代后的样本显示 FID 分数降至约 64.8。这可能是因为增加了网络的大小和采用了更稳定的学习计划（即：用于生成器与鉴别器之间不平衡学习，具体为1:5更新比例）。此策略似乎提升了样本质量。 尝试使用 ResNet 模型并采用 1:1 更新时间表则显得困难且不稳定。
     
  • Bottom-Up-Attention.pytorch: PyTorch中自下而上注意力模型的重现实现
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    简介：Bottom-Up-Attention.pytorch是基于PyTorch框架实现的一个自下而上注意力模型项目，旨在重现和研究计算机视觉领域的经典方法。 自下而上的注意力该存储库包含基于Caffe的项目的PyTorch重新实现。我们使用作为后端来提供完整的功能，包括培训、测试和特征提取。此外，我们从原始存储库中迁移了经过预训练的基于Caffe的模型，该模型可以提取与原始模型相同的视觉特征（偏差<0> = 3.6 > = 1.4 > = 9.2 和 cuDNN）。请注意，Detectron2 需要上述大多数要求。安装时需要克隆包含 Detectron2 所需版本的项目。
     
  • 基于 PyTorch 的注意力机制实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了一系列先进的注意力机制模型，旨在提升深度学习模型在序列数据处理中的性能与效率。 import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): print(root) # 当前目录路径 print(dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files) # 当前路径下所有非目录子文件 file_name_walk(/home/kesci/input)
     
  • GMAN-PyTorch：基于PyTorch的图多注意网络实现
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    简介：GMAN-PyTorch是一款使用PyTorch框架构建的高效图注意力网络工具包，专门针对大规模图数据设计，提供强大的节点分类、链接预测等机器学习功能。 GMAN的PyTorch实现：用于交通预测的图多注意网络 这是以下论文中的图多注意力网络（Graph Multi-Attention Network, GMAN）的一个测试版PyTorch实现： Chuanpan Zheng、Xiaoliang Fan、Cheng Wang 和 Jianzhong Qi。 GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic，AAAI2020。 要求：Python 火炬（torch）、熊猫（pandas）、Matplotlib 数据集可以解压缩并从此存储库中的数据目录加载。 引文： 此版本的实现仅用于学习目的。 有关研究，请参考并引用以下论文： @inproceedings{ GMAN-AAAI2020, author = Chuanpan Zheng and Xiaoliang Fan and Cheng Wang and Jianzhong Qi, title = GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic， }
     
  • 图像字幕生成：基于Pytorch的实现
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    本项目采用Pytorch框架实现先进的图像字幕生成技术，结合深度学习模型自动为图片添加描述性文本，旨在提升视觉内容的理解与交流。 该项目使用Pytorch编写，并基于论文进行开发，但可能与原论文存在一些差异。项目采用ResNet101模型来提取特征，并提供了预训练的模型供用户检查。 数据集包括2017 Val图像（5K/1GB）和注释文件（241MB）。请查看make_vocab.py和data_loader.py以了解细节，其中vocab.pickle是一个pickle文件，包含了所有用于生成描述词的单词。coco_ids.npy则存储了需要使用的图片ID。 在使用项目前，请确保正确设置路径和其他必要的配置信息，并执行prerocess_idx函数进行预处理工作。用户可以运行源代码并尝试自己的示例以获取结果。 环境要求为Python 3.8.5，Torch 1.7.1及CUDA 11.0。训练时，请按照以下步骤操作：进入src目录后执行`python train.py`开始训练；测试阶段则通过运行`python sample.py`来实现。实验结果显示，在特定时期（例如第100期）的说明文字为：“一名妇女在手提箱中手持一只泰迪熊”。
     
  • SuperPoint-Pytorch：基于HTTPS的SuperPoint PyTorch实现
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    SuperPoint-Pytorch 是一个基于HTTPS的项目，提供了用PyTorch框架实现的SuperPoint算法代码。此项目便于研究者和开发者在图像特征检测任务中使用与改进该模型。 超点火炬是Superpoint模型的PyTorch实现和评估文件。我们在Rémi Pautrat的TensorFlow实现中得到了很大的帮助。 在兴趣点检测方面，我们的模型似乎没有完全收敛，但与同形加法结合使用时结果看起来不错。 与其他点检测模型相比，虽然总体效果不如原始模型，但在匹配点的数量上有所差异：对于原始模型而言是这样的情况；而在我们实施的版本中则是另一番景象。尽管目前的整体表现不尽如人意，但我们希望将来能够利用不同的模块（例如数据生成、单应性调整等）进行改进。 该文件涵盖了实现的所有阶段： 1. 生成综合数据集 - 创建一个包含100,000个人造合成形状图像的数据集，并附带名称和标签的相应文件。此步骤在Tesla V-100上大约需要耗时12小时。 2. 使用合成数据集进行Magicpoint训练。
     
  • 基于PyTorch的DeepFillv2门控卷积在自由形式图像修复中的重新实现（含zip）
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    本项目基于PyTorch框架重现实现了DeepFillv2算法，并引入门控卷积技术，以提高自由形式图像修复的效果。项目附带源代码及预训练模型的压缩包。 使用门控卷积（DeepFillv2）论文进行自由形式图像修复的PyTorch重新实现。该方法基于《ArXiv》上发表的一篇关于深度学习在图像处理领域应用的文章，具体实现了对含有缺失部分的图片进行高质量修补的功能。通过引入门控机制改进了传统的卷积操作，在保持原有结构细节的同时有效填补受损区域。
     
  • PyTorch中的注意力机制实践
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    本篇文章深入探讨了在深度学习框架PyTorch中实现注意力机制的方法和技巧，结合实际案例进行详细解析。 **分享周知瑞@研发中心** 日期：2018年6月20日 主题：深度学习中的直觉 在深度学习领域，3x1 和 1x3 卷积层可以作为 3x3 卷积层的替代方案。LSTM（长短时记忆网络）中门的设计是基于人类视觉注意力机制的概念来生成对抗网络和实现Attention功能。 人的视觉感知通常是根据需求关注特定的部分而非一次看完整个场景，而且人在面对相似场景多次出现自己感兴趣的信息时会学习将注意力集中在这些部分上。因此，Attention机制的核心在于对有用信息的聚焦，并通过加权的方式实现这一点。值得注意的是，在处理同一张图片的不同任务时，人的注意力分配也会有所不同。 基于上述直觉，Attention可以应用于以下方面： - 学习权重分布：既可以保留所有分量并进行软性加权（soft attention），也可以采用某种采样策略选取部分分量（hard att）。