DBCNN-PyTorch: PyTorch中基于双线性卷积神经网络的盲图象质量评价实验实现-ITADN社区

DBCNN-PyTorch: PyTorch中基于双线性卷积神经网络的盲图象质量评价实验实现

优质

简介：DBCNN-PyTorch是一个在PyTorch框架下实现的基于双线性卷积神经网络的盲图像质量评估工具，用于高效地进行图像质量分析与测试。 DBCNN-Pytorch 使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估的实验性PyTorch实现。目的：鉴于PyTorch在学术界的受欢迎程度，我们希望此项目能够帮助IQA研究人员。该存储库将作为集成先进IQA技术的活动代码库。要求： - PyTorch 0.4+ - Python 3.6 默认设置下的用法：运行 `python DBCNN.py` 可以使用默认配置进行实验。如需重新训练SCNN，需要Matlab和原始存储库来生成合成失真的图像。然后可以执行命令 `python SCNN.py`。引文： @article {zhang2020blind， title = {使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估}，作者= {张维霞，马克德，闫家加邓，德祥和王舟}，期刊 = {IEEE视频技术电路和系统的交易}，卷号 = {30}, 期数 = {1}, 页码 = {36--47}, 年份 = {2020} } 致谢：

基于深双线性卷积神经网络的盲图象质量评价(DBCNN)

优质

DBCCN是一种先进的盲图像质量评估方法，它采用深度双线性卷积神经网络技术，有效提升了图像质量评价的准确性和可靠性。该模型通过分析图像特征和结构信息，实现了无需参考图像的高质量自动评估，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 DBCNN（Deep Bilinear Convolutional Neural Network）是一种专门用于图像质量评估（IQA, Image Quality Assessment）的深度学习模型，在图像处理领域中具有重要应用价值。特别是对于盲图像质量评估（BIQA，Blind Image Quality Assessment），它能够在没有原始无损图像或主观评分的情况下通过客观分析来预测图片的质量。DBCNN的设计理念是模仿人类视觉系统对图像质量的理解，并以自动化方式提供准确的预测结果。该模型的核心技术在于其双线性池化层，这是一种先进的特征融合方法。传统的方法如最大池化和平均池化通常会丢失大量的空间信息，而双线性池化则能够保留这些细节并增强网络理解复杂图像内容的能力。这种策略通过将两个不同卷积图的张量进行乘法运算生成一个高维表示来捕捉更复杂的特征交互。在DBCNN架构中，首先利用多层卷积提取低级和中级视觉特征，并使用双线性池化进一步融合这些初级信息以产生高级抽象表达。最后，通过全连接网络将高级特性转化为单一的图像质量评分预测值。为了实现这一模型，MATLAB及其深度学习扩展库MATCONVNET是关键工具。MATLAB是一个强大的编程环境，在科学计算和工程应用中被广泛使用；而MATCONVNET则提供了构建、训练及调试卷积神经网络所需的接口功能。借助这些工具，开发人员可以在MATLAB环境中轻松搭建并优化DBCNN模型。在实现过程中应注意以下几个方面： 1. 数据预处理：需要收集大量带有标注的图像数据集，并且包括受损图片及其对应的主观评分。 2. 模型配置：设定适合问题解决需求的网络结构参数，如卷积层的数量、大小等。 3. 训练过程：定义适当的损失函数和优化器类型以及调整超参值例如学习率、批量规模等因素以达到最佳训练效果。 4. 评估测试集性能表现，并通过Pearson相关系数或SROCC（结构相似性秩相关）与KROCC（肯德尔等级关联度量等标准进行评价。 5. 实时应用：经过充分验证的DBCNN模型可以集成到实际图像处理系统中，实现对新输入图片的质量评估。总之，DBCNN作为一种基于深度学习的技术，在BIQA领域内通过改进特征融合方式显著提升了预测精度。MATLAB和MATCONVNET为研究人员及工程师提供了便捷平台来开发并应用这项技术。

基于PyTorch的CNN卷积神经网络实现

优质

本项目采用Python深度学习框架PyTorch，构建并训练了卷积神经网络(CNN)，以解决图像分类问题，展示了CNN在图像识别任务中的高效性。本段落介绍了如何使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN），供读者参考。我对卷积神经网络有一些认识：它是目前最流行的深度学习模型之一，由于具有局部感受野等特性，使其与人眼识别图像的方式相似，因此被广泛应用于图像识别中。我的研究领域是机械故障诊断，通常使用旋转机械设备的振动信号作为数据源。对于一维信号处理，一般有两种方法：一是直接对其进行一维卷积操作；二是将其映射到时频图上，从而转化为图像识别问题。此前我一直在用Keras搭建网络模型，最近学习了如何利用PyTorch构建CNN，并尝试编写相应的代码。实验中使用的是经典的MNIST手写数字数据集作为训练样本。

EGNN-PyTorch：基于PyTorch的E(n)等价图神经网络实现

优质

简介：EGNN-PyTorch是一款采用PyTorch框架开发的库，专门用于实现具有平移和旋转不变性的E(n)等价图神经网络，适用于物理系统、分子动力学及材料科学等领域。 EGNN-Pytorch（WIP）中的实现最终可用于Alphafold2的复制。安装方法为：`pip install egnn-pytorch` 用法示例： ```python import torch from egnn_pytorch import EGNN layer1 = EGNN(dim=512) layer2 = EGNN(dim=512) feats = torch.randn(1, 16, 512) coors = torch.randn(1, 16, 3) feats, coors = layer1(feats, coors) feats, coors = layer2(feats, coors) ``` 带边的用法： ```python import torch from egnn_pytorch import EGNN layer1 = EGNN(dim=512) layer2 = EGNN(dim=512) feats = torch.randn(1, 16, 512) coors = torch.randn(1, 16, 3) feats, coors = layer1(feats, coors) ```

PyTorch中卷积神经网络的简单代码实现

优质

本篇文章通过简洁明了的代码示例，介绍了如何在PyTorch框架下搭建和运行一个基础的卷积神经网络模型。适合初学者快速上手实践。二维互相关运算 ```python import torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]): Y[i, j] = (X[i: i + h, j: j + w] * K).sum() return Y ``` 构造上图中的输入数组`X`、核数组`K`来验证二维互相关运算。

基于PyTorch的卷积神经网络在水质图像分类中的应用实践

优质

本研究利用PyTorch框架开发卷积神经网络模型，专注于分析和分类水质监测图像，旨在提高水质评估效率与准确性。卷积神经网络（CNN）是深度学习领域用于图像处理的有力工具，在图像分类任务上表现出色。本实战项目以PyTorch为平台，教你如何构建和训练一个CNN模型来对水质图像进行分类。PyTorch是一个开源的Python库，提供灵活的深度学习框架，便于开发与研究。在开始之前，请确保你具备一定的Python编程、基础深度学习知识以及使用PyTorch的基本技能。你需要获取包含不同水质状态下的图像数据集（如清澈、污染、浑浊等），这些图像将作为模型输入，并通过CNN提取特征进行分类。关键步骤之一是数据预处理，包括归一化像素值至0-1区间以加速收敛速度，以及运用随机翻转、旋转和裁剪等技术增强数据，提高模型泛化能力。接下来构建基本的CNN结构：卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d）、激活函数（ReLU）及全连接层（Linear）。设计多层网络并加入批量归一化层以加速训练。在最后的全连接层前使用全局平均池化减少参数量，避免过拟合。定义损失函数如交叉熵损失和优化器如Adam或SGD，并设置学习率与迭代次数。利用PyTorch的DataLoader加载数据集，在训练循环中进行前向传播、反向传播及权重更新。定期评估模型在验证集上的性能以防止过拟合，使用准确率为评估指标。当验证集表现不再提升时停止训练并保存最佳模型。测试阶段，新图像将被预测类别概率，并选择最高概率作为结果输出。为提高可信度可采用集成学习方法如多模型平均预测。总结而言，本项目涵盖以下重要方面： 1. 使用PyTorch进行深度学习 2. 数据预处理与增强技术 3. 构建和训练CNN模型 4. 损失函数及优化器的选择 5. 训练过程中的监控调整 6. 评估测试阶段的性能表现 7. 防止过拟合策略通过此实战项目，你将深入了解CNN在图像分类的应用，并掌握使用PyTorch进行深度学习的基本流程。同时对水质监测具有实际应用价值。

GCN_Predict-Pytorch: 基于PyTorch的交通流量预测模型图卷积网络实现

优质

GCN_Predict-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的开源项目，用于实现交通流量预测的图卷积神经网络模型。该工具为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的平台来探索和应用先进的机器学习技术解决交通领域的问题。使用PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）进行交通流量预测。数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集，包含307个探测器的数据，时间范围为2018年1月至2月。特征包括流动量、占有率和速度。探索性数据分析： 1. 数据具有三个特点：流动量、占用率和速度。首先对数据分布进行可视化分析。 2. 运行代码以查看数据：`python data_view.py` 3. 每个节点（探测器）有三个特征，但两个特征的数据分布相对固定，因此我们只采用一维特征。读取数据集：在traffic_dataset.py文件中，使用get_adjacent_matrix和get_flow_data函数来获取相邻矩阵和流量数据。模型训练：相关的代码位于tra目录下。

基于Pytorch的MNIST手写数字识别卷积神经网络实现

优质

本项目使用Python深度学习框架PyTorch构建了一个卷积神经网络模型，专门用于识别MNIST数据集中的手写数字。通过优化算法和网络结构调整，实现了高精度的手写数字分类功能。使用Pytorch实现前馈神经网络（FNN）和卷积神经网络（CNN），基于MNIST数据集进行训练测试，以实现手写数字识别功能，并且可以自定义28*28的图片来进行测试。

图像质量评价：利用卷积神经网络预测美学与技术质量

优质

本研究探讨了采用卷积神经网络（CNN）对图像进行美学及技术质量评估的方法，旨在提供一种自动化且高效的图像质量预测方案。该存储库基于Google的研究论文提供了美学和技术图像质量模型的实现。NIMA包含两个模型，分别用于预测图像的美学和技术质量。通过转移学习对这些模型进行训练，在此过程中使用预先在ImageNet上训练过的CNN，并对其进行微调以适应分类任务。我们提供了一些博客文章来介绍如何将NIMA应用于特定问题解决方法的相关信息。此外，提供的代码允许使用任何预训练模型。我们也提供了Docker映像，用于本地CPU和远程GPU的培训以及数据集上的预先训练模型。图像质量评估与Python 3.6兼容，并根据Apache 2.0许可进行分发。我们欢迎各种贡献，特别是可以改善当前发布的模型性能的新架构或超参数组合的变化。该存储库中包括了经过训练的模特审美和技艺分类模型，使用MobileNet作为基础CNN。这些模型及其各自的配置文件储存在models/MobileNet目录下，并且已经达到了一定的性能水平。

MeshCNN：在PyTorch中的3D网格卷积神经网络

优质

简介：MeshCNN是在PyTorch框架下实现的一种用于处理三维网格数据的卷积神经网络方法，专为非规则结构设计。 MeshCNN是SIGGRAPH 2019上提出的一种用于3D三角形网格的通用深度神经网络框架，适用于诸如3D形状分类或分割的任务。该框架包括直接应用于网格边缘的卷积、池化和解池层等操作。安装指南如下： - 克隆此仓库 ```bash git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN ``` - 安装依赖项：使用1.2版。通过新的conda环境`conda env create -f environment.yml`（创建一个名为meshcnn的环境）。对于SHREC上的3D形状分类任务，具体步骤如下： - 下载数据集 ```bash bash .scripts/shrec/get_data.sh ``` - 运行训练：在激活相应conda环境后执行脚本。例如，在终端中输入`source activate meshcnn`后再运行以下命令。 ```bash bash .scripts/shrec/train.sh ``` 查看训练损失图，可以在另一个终端中通过tensorboard --logdir runs并单击相关链接来完成。 - 运行测试及导出中间池网格： ```bash bas

是否确定退出登录?

DBCNN-PyTorch: PyTorch中基于双线性卷积神经网络的盲图象质量评价实验实现

全部评论 (0)