DeepLabV3Plus-PyTorch：支持ResNet（79.155%）和Xception（79.945%）的版本...-ITADN社区

DeepLabV3Plus-PyTorch：支持ResNet（79.155%）和Xception（79.945%）的版本...

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DeepLabV3Plus-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的目标检测模型，专为图像分割设计。它兼容ResNet与Xception网络架构，分别实现79.155%和79.945%的出色精度。最新更新：2021年1月8日 - 发布了最新版本的代码库，其中包含output_stride = 8 的deeplabv3+模型。 2019年1月21日 - 升级了性能优化的代码！现在，在PASCAL VOC 2012验证集上，deeplabv3 + res101达到了79.155％，而deeplabv3 + xception则为79.945％。主要错误是缺少“同步批处理标准化”的patch_replication_callback()函数。 2018年11月26日 - 更新包括支持Xception网络、多尺度测试、修改了输出步幅的设置，以及增加了纯火车组微调和更多数据集接口（如PASCAL Context, Cityscapes, ADE20K）的支持。 2018年9月28日 - 在./lib/datasets/VOCDataset.py中添加了python评估函数。 2018年9月21日 - 修复了在./lib/dataset中的错误，并重写了相关代码段。

PyTorch-DeepLab-Xception：支持多种骨干网络的PyTorch DeepLab v3+模型

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本项目提供了一个基于PyTorch框架的DeepLab v3+实现，兼容Xception及其它多种骨干网络，适用于各类图像语义分割任务。 pytorch-deeplab-xception 在2018年12月6日进行了更新，提供了在VOC和SBD数据集上训练的模型。在此之前，在2018年11月24日发布了一个新版本代码，该版本解决了先前存在的问题，并增加了对新主干网和支持多GPU训练的支持。对于旧版代码，请查看相关分支。此项目支持多种骨干网络架构、VOC、SBD、城市景观和COCO数据集以及多GPU训练功能。它还提供了一些预训练模型，包括ResNet 16/16（78.43%）移动网16/16（70.81%）、DRN 16/16（78.87%）。这是基于PyTorch (0.4.1) 的实现版本。该模型使用修改后的对齐Xception和ResNet作为主干网络，目前支持在Pascal VOC 2012、SBD以及Cityscapes数据集上训练DeepLab V3 Plus。

Python-基于PyTorch的DeepLabV3Plus（优于DeepLabv3的高性能版本）

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本项目介绍如何使用PyTorch实现DeepLabV3Plus模型，这是一个在图像语义分割任务上超越传统DeepLabv3的先进方案。 DeepLab V3 Plus 是 DeepLab v3 的高性能版本，在 PyTorch 中有相应的实现。

PyTorch下的ResNet和ResNeXt实现

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本文档详细介绍了如何在PyTorch框架下构建并训练ResNet与ResNeXt模型，适合深度学习研究者和技术爱好者参考。 def ResNet18(): return ResNet(resnet18_params, BasicBlock) def ResNet34(): return ResNet(resnet34_params, BasicBlock) def ResNet50(): return ResNet(resnet50_params, Bottleneck) def ResNet101(): return ResNet(resnet101_params, Bottleneck) def ResNet152(): return ResNet(resnet152_params, Bottleneck) def ResNeXt50_32x4d(): return ResNet(resnext50_32x4d_params, ResNeXtBlock) def ResNeXt101_32x8d(): return ResNet(resnext101_32x8d_params, ResNeXtBlock)

PyTorch下的ResNet代码

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本项目提供了一个在PyTorch框架下实现的经典卷积神经网络模型——ResNet的完整代码示例。通过简洁高效的Python代码，用户可以轻松地构建、训练并评估不同深度的ResNet模型，适用于图像分类任务。 ResNet是深度学习领域的一种经典网络结构，在PyTorch框架下实现ResNet可以充分利用其强大的模块化设计能力以及自动求导功能来简化模型的构建与训练过程。通过定义基本块（如残差块）并将其组合成完整的网络，开发者能够便捷地进行实验和优化。以下是一个简化的示例代码片段，展示如何使用PyTorch实现ResNet的基本结构： ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() # 主路径上的卷积层 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) # 跳跃连接 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion*out_channels, kernel_size=1, stride=stride), nn.BatchNorm2d(self.expansion*out_channels) ) def forward(self, x): identity = x out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) if self.shortcut is not None: identity = self.shortcut(x) out += identity return F.relu(out) ``` 这段代码定义了一个基本的残差块，其中包含了两个卷积层和相应的批量归一化层。通过这种方式构建ResNet模型可以有效地解决深层网络训练中的梯度消失问题，并且有助于提高神经网络在图像分类任务上的性能。以上是简化版实现的一部分内容，实际应用时可能需要根据具体需求调整参数配置、添加更多功能模块（如激活函数的选择等）以适应不同的应用场景。

Flexible-YOLOv5: 更具可读性和灵活性，支持多种主干网络（如ResNet、ShuffleNet、MobileNet）的YOLO版本

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Flexible-YOLOv5是一款改进版的目标检测模型，增强了代码的可读性与架构的灵活性，能够兼容多种主流骨干网络，包括ResNet、ShuffleNet和MobileNet等。 flexible-yolov5 基于原始的Yolo V5项目开发。虽然对于专业人士来说理解和修改其代码并不困难，但对我来说，在尝试添加分支或更换其他骨干网络时却遇到了不小的挑战。因此，我将yolov5模型拆分为{主干、脖子、头部}三个部分，以便更容易地操作各种模块并支持更多类型的骨干网。除了对模型进行调整外，我还保持了原始的训练和测试流程不变。这样做的好处是，在原版代码更新时也能方便地同步修改。特征重组包括重新组织骨干网络、颈部连接以及头部结构等，使得用户可以更加灵活便捷地更改网络架构，并使用如mobilenetV3、shufflenetV2或resnet18、50、101等多种主干网。为了开始使用该项目，请确保满足所有先决条件。您需要准备以yolov5格式的数据集，可以通过utils目录下的make_yolov5脚本来帮助完成这一过程。

ShaderForge支持Unity2018版本

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ShaderForge是一款强大的图形化着色器编辑工具插件，专门针对Unity 2018版本优化设计，能够帮助开发者高效地创建和管理复杂的视觉效果。修复了ShaderForge编辑器在Unity 2018下无法正常工作的问题。代码基于FreyaHolmer/ShaderForge和SolitaryFume/ShaderForge_2018进行了修改。已在Unity 2018.3.11f1版本中测试通过。由于本人未使用过该工具，因此不清楚是否还有其他问题存在。如果遇到任何问题，请留言反馈。

CEF支持XP的版本 cef_binary_3.2171.1901_windows32

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这段简介描述的是CEF（Chromium Embedding Framework）的一个特定版本，即cef_binary_3.2171.1901_windows32，它支持Windows XP操作系统，并提供该环境下所需的32位编译版。 CEF（Chromium Embedded Framework）是一个开源项目，它允许开发者在自己的应用程序中嵌入Google Chrome浏览器的渲染引擎。通过使用CEF，开发人员可以利用高性能的现代Web技术来构建桌面应用，并且无需从头开始编写整个浏览器底层代码。标题提到的CEF支持XP版本 cef_binary_3.2171.1901_windows32 特别针对Windows XP操作系统进行了优化和兼容性调整。尽管Windows XP是一款较老的操作系统，但仍有部分用户在使用它，因此为这个平台提供支持很有必要。该版本号中的数字“2171”代表CEF源代码构建此二进制包时的迭代状态，“1901”可能是内部版本或日期标识。随着Chromium本身的不断升级，旧版操作系统如Windows XP可能遇到兼容性问题。然而，这个特定的3.2171.1901版本确保了XP用户在使用CEF时能够获得稳定性和功能性，并支持最新的Web标准和性能提升。描述中提到可以自行编译也可以直接使用。具备相应开发技能的用户可以从源代码定制自己的CEF版本以满足需求，例如去除不必要的功能或优化特定性能；而没有相关环境或不熟悉编译流程的开发者则可以选择预编译二进制包来便捷地集成到应用中。标签“CEF XP”强调了这个版本是专为Windows XP设计，并可能包含了一些针对该系统特性的优化和修复，以确保在XP上的良好运行。压缩文件内的组件通常包括： 1. CEF库：实现浏览器内核功能的动态链接库（DLLs）。 2. 特定Chromium源码版：必要时供开发者进行定制或调试使用。 3. 示例程序：演示如何将CEF集成到实际应用中，提供API示例用法。 4. 头文件和库文件：帮助开发人员将其项目与CEF链接起来使用的资源。 5. 文档：包含API参考、教程和其他文档以帮助理解及使用CEF。通过深入理解CEF的工作原理及其提供的功能，开发者可以充分利用这个框架，在老旧平台上构建出强大而用户体验良好的桌面应用。

PyTorch中ResNet算法的实现

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本文章介绍了如何在PyTorch框架下实现经典卷积神经网络模型ResNet。详细讲解了ResNet的基本原理及其代码实现过程，并提供了相关实验结果分析。适合深度学习初学者阅读与实践。这是一个基于PyTorch实现的ResNet资源。ResNet是一种深度残差网络，在图像分类任务中被广泛应用。该资源提供了在PyTorch框架下的完整代码，方便研究者和开发者进行模型训练及应用开发。通过引入残差连接，ResNet解决了深层神经网络中的梯度消失与爆炸问题，使得构建更深的网络变得更加容易且有效。此实现涵盖多种版本的ResNet（如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等），用户可根据需求选择合适的模型进行操作。此外，该资源还提供了预训练权重文件，可以直接加载并在自己的数据集中使用微调或特征提取功能。无论是学术研究还是实际工程应用，这个基于PyTorch的ResNet实现都将为项目提供强有力的支持。

【Unity 插件】Spine 3.8 (支持2019和2021版本)

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这是一款专为Unity游戏引擎设计的Spine插件，兼容2019及2021版Unity，旨在简化骨骼动画集成与管理，提供高效且易于使用的解决方案。 Spine3.8 已经自测通过，没什么可描述的。该包包含2019年及2021年6月1日更新的两个版本官方地址提供的下载内容。

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