Advertisement

Python开发中的AttnGAN再现与Pytorch实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目基于Python和Pytorch框架，重现了先进的图像生成模型AttnGAN，并提供了详细的代码注释和实验结果分析。适合深度学习爱好者和技术研究人员参考学习。 在论文《AttnGAN：带有注意生成的对抗网络的细粒度文本到图像生成》中介绍了如何再现AttnGAN的Pytorch实现。该工作由张鹏川、黄秋元、张涵、Z哲、黄小雷和何小东完成，Tao当时是Microsoft Research的实习生。 所需依赖项如下： - python 2.7 - Pytorch 此外，请将项目文件夹添加到PYTHONPATH，并使用pip安装以下软件包：python-dateutil, easydict 和 pandas。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python开发中的AttnGAN再现与Pytorch实现
    优质
    本项目基于Python和Pytorch框架，重现了先进的图像生成模型AttnGAN，并提供了详细的代码注释和实验结果分析。适合深度学习爱好者和技术研究人员参考学习。 在论文《AttnGAN：带有注意生成的对抗网络的细粒度文本到图像生成》中介绍了如何再现AttnGAN的Pytorch实现。该工作由张鹏川、黄秋元、张涵、Z哲、黄小雷和何小东完成，Tao当时是Microsoft Research的实习生。 所需依赖项如下： - python 2.7 - Pytorch 此外，请将项目文件夹添加到PYTHONPATH，并使用pip安装以下软件包：python-dateutil, easydict 和 pandas。
     
  • Python开发中的TabNet的PyTorch实现
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的TabNet算法实现，旨在为Python开发者在处理表格型数据时提供有效的特征学习和分类/回归任务解决方案。 这是TabNet的PyTorch实现（Arik, SO, & Pfister, T. (2019). TabNet: attentive interpretable table learning. arXiv preprint arXiv:1908.07442）。 如果您有任何问题或想要贡献，欢迎与我们联系。您可以通过运行以下命令使用pip进行安装： ``` pip install pytorch-tabnet ``` 源代码 如果要在本地环境中使用它，请按照上述说明操作。
     
  • Python中使用PyTorch实现行人再识别(PersonreID)
    优质
    本项目利用Python和深度学习框架PyTorch来实现行人再识别（PersonReID）系统，旨在通过不同摄像头捕捉到的人体图像进行身份匹配。 行人再识别（Person-reID）的Pytorch实现。
     
  • PointNet2/PointNet++的PyTorch实现- Python项目开发
    优质
    本Python项目提供PointNet2（又称PointNet++）的PyTorch实现，适用于点云数据处理和机器学习任务，助力深度学习研究与应用开发。 用PyTorch编写的Pointnet2/Pointnet++的实现支持多GPU，并通过nn.DataParallel进行扩展。该版本适用于PyTorch 1.0及以上版本。对于较旧版本，可以参考v1.0分支中的代码。正式的模型定义和超参数可以在charlesq34/pointnet2仓库中找到（以tensorflow格式）。使用CUDA的GPU当前仅支持Pointnet++使用的自定义操作。 安装环境：已通过Python 3.6 和 Python 3.7 测试过此仓库。
     
  • Pix2Pix-Pytorch: pix2pix的再现
    优质
    _PIX2PIX-PYTORCH_ 是一个基于 PyTorch 实现的深度学习项目，旨在重现并研究 pix2pix 模型在图像到图像翻译任务中的应用。 Pix2Pix-Pytorch 是 pix2pix 的复现项目。该项目介绍了 Pix2Pix 的相关技术，并提供了项目的目录结构以及训练方法的详细指南。
     
  • 论文再现：使用Pytorch实现VDSR
    优质
    本文通过PyTorch框架重现了VDSR模型，该模型在超分辨率图像重建领域表现出色。文中详细介绍了模型构建、训练及测试过程，并提供代码和实验结果以供参考学习。 本段落使用Pytorch实现了VDSR算法的全部流程，并将制作.h5数据集的Matlab代码改为Python代码，统一了编程语言，在一个Python项目中只需按顺序运行文件即可得到最终结果。 具体步骤如下： 1. 数据增强：包括旋转、翻转和可选缩放。 2. 制作.h5格式的数据集：使用Python实现，与GitHub上的MATLAB代码相同。 3. 模型实现：用Pytorch搭建VDSR网络模型。 4. 训练过程：参数设置完全遵循论文中的描述，不同于现有的参考代码。 5. 测试阶段：通过PSNR评估和图像可视化进行测试，并将结果与Bicubic双三次插值方法对比。 详细的使用说明可以在文章中找到。按照文中提供的步骤操作即可顺利完成整个流程。
     
  • PyTorch中的Python-BigGAN实现
    优质
    本项目提供了一个使用Python在PyTorch框架下实现BigGAN模型的代码库。通过该代码库，用户可以轻松地探索和实验生成对抗网络（GANs）以创造高质量、多样化的图像。 Pytorch实现的大规模GAN训练（BigGAN）能够进行高保真自然图像合成。
     
  • PyTorch中Python-DenseNet的实现
    优质
    本项目展示了如何在PyTorch框架下用Python语言实现DenseNet模型，适用于图像分类任务，具有高效性和灵活性。 DenseNet的一个PyTorch实现。
     
  • PyTorch中Python-MobileNetV2的实现
    优质
    本项目展示了如何在PyTorch框架下使用Python语言实现MobileNetV2模型，适用于移动端和嵌入式设备上的高效图像识别任务。 MobileNet V2在PyTorch中的实现涉及到了网络模型的轻量化设计，在保持较高准确率的同时大幅度减少了计算量和参数数量。通过使用诸如倒残差结构与线性瓶颈层等技术，该版本进一步优化了前一代MobileNet架构的表现，使其更加适合移动设备上的实时应用需求。
     
  • PyTorch中的Python-WaveNet实现
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的Python代码实现，用于构建和训练WaveNet模型，适用于语音合成与时间序列预测等任务。 WaveNet的Pytorch实现提供了一个基于深度学习框架PyTorch的高效版本。这个实现旨在简化原始WaveNet架构，并使其更易于在各种音频生成任务中使用。通过利用PyTorech的强大功能，此版本能够更好地处理大规模数据集和进行复杂的模型训练与优化工作。