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PyTorch多任务学习架构实现-Multi-Task-Learning-PyTorch(含ECCV2020 MTI-Net)

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简介：
本项目基于PyTorch框架实现了先进的多任务学习架构MTI-Net，该模型在ECCV 2020上提出，适用于多种计算机视觉任务的联合训练与优化。 多任务学习此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。该代码库是对一些工作的补充： ， 和Luc Van Gool。可以在相关文献列表中找到有关多任务学习的最新作品。 安装方法： 与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。 最重要的软件包可以按以下方式安装： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install imageio scikit-image # 图像操作 conda install -c conda-forge opencv # OpenCV

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  • PyTorch多任务学习架构实现-Multi-Task-Learning-PyTorch(含ECCV2020 MTI-Net)
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    本项目基于PyTorch框架实现了先进的多任务学习架构MTI-Net，该模型在ECCV 2020上提出，适用于多种计算机视觉任务的联合训练与优化。 多任务学习此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。该代码库是对一些工作的补充： ， 和Luc Van Gool。可以在相关文献列表中找到有关多任务学习的最新作品。 安装方法： 与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。 最重要的软件包可以按以下方式安装： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install imageio scikit-image # 图像操作 conda install -c conda-forge opencv # OpenCV
     
  • U-Net架构图及PyTorch实现
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    本资料深入解析U-Net架构，并提供基于PyTorch框架的具体代码实例，适用于医学图像分割领域的开发者与研究者。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class double_conv(nn.Module): # (conv => BN => ReLU) * 2 def __init__(self, in_ch, out_ch): super(double_conv, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1), )
     
  • PyTorch-Multi-Label-Classifier：基于PyTorch的多标签分类器实现
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    简介：PyTorch-Multi-Label-Classifier是一款使用PyTorch框架构建的高效多标签分类模型工具包，适用于处理复杂的数据集和大规模应用。 PyTorch-Multi-Label-Classifer是一个实现多标签分类的框架。您可以通过它轻松地训练、测试多标签分类模型，并可视化训练过程。以下展示了一个单标签分类器训练可视化的示例：如果您有多个属性，每个属性的所有损失和准确性曲线都会在Web浏览器上有序显示。 数据准备模块用于读取和转换数据，所有数据以某种预定义的格式存储于data.txt 和 label.txt 文件中。model 脚本构建多标签分类模型，并在这里提供您的模型样板代码。options 定义了训练、测试以及可视化的选项设置。util 包含webvisualizer：一个用于每个属性损失和准确性的基于可视化工具，以及其他项目功能的实用程序文件。 test mn部分可能指的是具体的测试方法或脚本名称，在这个上下文中没有提供具体细节。
     
  • XNOR-Net-PyTorch: PyTorch下的XNOR-Net实现
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    简介：XNOR-Net-PyTorch是基于PyTorch框架对XNOR-Net算法的实现，适用于资源受限环境中的深度神经网络加速与压缩。 XNOR-Net-Pytorch 是一个使用 PyTorch 实现的二值化神经网络（BNN）。以下是我在该项目中的实现情况： | 数据集 | 网络 | 准确性 | 浮点精度 | |-------------|-----------|---------|----------| | MNIST | LeNet-5 | 99.23% | 99.34% | | CIFAR-10 | NIN（网络中网络） | 86.28% | 89.67% | 对于MNIST数据集，我实现了LeNet-5的结构，并使用了提供的数据集阅读器。要运行训练程序，请执行以下命令： ``` $ cd /MNIST/ $ python main.py ``` 预训练模型可以下载并放置在相应的目录中。 评估预训练模型时，请将文件复制到指定位置，然后执行如下命令： ``` $ cp /MNIST/models/ $ python main.py ```
     
  • DeepSFM的PyTorch实现：基于ECCV2020论文DeepSFM
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    DeepSFM的PyTorch实现是基于ECCV 2020论文《DeepSFM》的一个项目，该项目提供了一个用于单目深度和姿态估计的高效解决方案。 这是ECCV2020（口头报告）论文“DeepSFM：通过深度包调整进行运动的结构”的PyTorch实现。 在这项工作中，我们设计了一种物理驱动架构——DeepSFM，它受到传统Bundle Adjustment (BA) 的启发，并由两种基于成本量的方法分别用于深度和姿态估计。该体系不断改进以显式约束优化这两种方法，结合学习组件时能够融合传统BA与新兴的深度学习技术的优点。我们的框架接收场景的不同视角帧，并为所有帧生成深度图及相机姿势。 如有疑问，请联系Xingkui Wei。 引用格式如下： @inProceedings{wei2020deepsfm, title={DeepSFM: Structure From Motion Vi
     
  • RandLA-Net-pytorch: 基于HTTPS的RandLA-Net PyTorch实现
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    简介：RandLA-Net-pytorch是基于HTTPS的高效点云特征学习库，提供PyTorch版本的RandLA-Net深度网络模型，适用于大规模点云语义分割任务。 RandLA-Net-pytorch 存储库包含该实现的代码，并且目前仅支持SemanticKITTI数据集。我们欢迎更多的人加入共同开发以提高项目的知名度。 我们的模型性能与原始TensorFlow版本相近，验证集中我们的mIoU为52.9%，而原版为53.1%。 我们在目录中提供了预训练模型，并在验证集（seq 08）上展示了结果对比： - 原始实现的mIoU：0.531 - 我们的Pytorch版本的mIoU：0.529 具体各类别的详细表现如下： 车 - 0.919，自行车 - 0.122，摩托车 - 0.290，卡车 - 0.660，其他车辆 - 0.444， 人骑自行车的人 - 0.515，电单车司机 - 0.676，路 - 0.000，停车处 - 0.912， 人行道 - 0.421，其它地面建造栅栏植被树干地形极交通标志行人 - 0.759， 其他（未明确分类）- 0.354
     
  • PyTorch深度学习框架实战
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    《PyTorch深度学习框架实战》是一本深入介绍如何使用PyTorch进行深度学习开发与实践的技术书籍，适合希望利用该框架进行机器学习项目开发的研究人员和工程师。 购买课程后，请添加小助手微信回复【唐宇迪】以加入学习群并获取唐宇迪老师的答疑服务。本课程《深度学习框架-PyTorch实战》旨在帮助学员快速掌握PyTorch的核心模块使用方法及项目应用实例，使大家能够熟练地运用该框架进行开发工作。所有授课内容均从实践出发，基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典案例进行详细讲解，并通过逐行代码解析的方式解释每一步操作的意义与效果。课程风格通俗易懂，同时提供全部课件以供学习使用。
     
  • MATLAB代码实现：Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine（多核极限学习机）
    优质
    本项目通过MATLAB实现了一种名为Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine (MKELM) 的算法。这是一种改进型的极限学习机，采用了多种内核函数以增强模型的学习能力与泛化性能。 Matlab代码实现多核极限学习机（Multiple Kernel Extreme Learning Machine）。主运行文件为mkELM_DEMO.m，测试数据集是heart。
     
  • 多任务学习：多任务功能学习
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    多任务学习（MTL）通过同时学习多个相关任务来提高模型性能和泛化能力。本文探讨了如何利用多任务框架进行功能层面的学习与优化。 多任务功能学习是一种同时处理多个相关任务的方法，这些任务共享一组共同的潜在特征。该方法通过规范化任务矩阵来实现，并且使用跟踪规范进行正则化是此框架的一个特例。在实际应用中，例如个性化推荐系统中的产品对消费者的匹配就是一个典型的应用场景。 这种方法已经在一些学术论文中有详细的介绍和讨论。值得注意的是，这种学习方式可以结合非线性核函数一起使用，而无需显式地定义特征空间。此外，在进行Gram-Schmidt或Cholesky分解预处理后，可以在Gram矩阵上运行相应的代码（详见文中第5节）。
     
  • Few-shot Meta-learning: 实现多种元学习算法以应对Pytorch中的一次性学习挑战
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    本项目致力于开发并实现一系列前沿的few-shot meta-learning算法于PyTorch框架下，旨在有效解决一次性学习任务中的性能瓶颈问题。 少量的元学习该存储库包含了多种用于解决PyTorch中的少量学习问题的元学习算法实现。 在“功能性”这一概念中，它类似于模块torch.nn.functional的操作方式，可以明确处理参数，而不同于使用PyTorch torch.nn.Sequential()时隐式地处理参数的方式。例如，在构建一个具有两个隐藏层的全连接神经网络fc_model 时： 传统方法（参数由PyTorch隐式处理）： y = fc_model(x) 功能性形式（显式传递参数theta）: y = fc_model(x, theta)