Advertisement

论文再现：使用Pytorch实现VDSR

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 使用PyTorch实现DNN
    优质
    本项目利用PyTorch框架搭建深度神经网络(DNN)，旨在解决复杂模式识别与预测问题，适用于图像处理、自然语言理解和数据挖掘等多个领域。 使用PyTorch实现深度学习DNN网络，并且有实际数据作为支撑，在Python 3.6环境下搭配PyTorch 0.4版本可以运行代码，整个过程不需要GPU支持。
     
  • 使用 PyTorch 实现 AlexNet
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现经典卷积神经网络AlexNet，适用于图像分类任务，展示了深度学习模型在计算机视觉领域的应用。 使用 PyTorch 实现 AlexNet 的代码在这里展示。由于图片集太大，无法上传。
     
  • 使用PyTorch实现LeNet-5
    优质
    本项目利用Python深度学习库PyTorch实现了经典卷积神经网络模型LeNet-5，适用于手写数字识别任务。 使用Pytorch搭建的LeNet-5网络，在Minist数据集上进行训练后，测试集准确率接近98.4%。文件内包含代码、Minist数据集以及训练好的模型参数。
     
  • NeRF-PyTorch：基于PyTorch的神经辐射场再实现
    优质
    简介：NeRF-PyTorch是基于PyTorch框架对神经辐射场（NeRF）模型的重新实现项目。该项目致力于提供一个简洁、高效的代码库，便于研究者和开发者进行三维场景表示与渲染的研究及应用开发。 nerf-pytorch 是 PyTorch 的重新实现版本。该项目由加州大学伯克利分校、Google 研究中心以及加州大学圣地亚哥分校的研究人员合作完成。 速度是这个项目的重点，目前的执行效率非常高！相较于其他实现方式，我们的项目在性能上提升了约5-9倍和2-4倍的速度（具体取决于基准比较）。我们通过多种手段来提升速度：除了常见的数据缓存、有效的内存管理等优化外，还深入研究了整个NeRF代码库，并减少了不必要的黑白数据传输，尽可能地进行矢量化处理以及使用高效的PyTorch操作变体。 项目中包括了一些合成和真实数据的样本结果。我们提供了一个名为 Tiny-NeRF 的 NeRF 代码版本，附带一个 Colab 笔记本以展示如何运行。 所有这些改动都是基于对原始 NeRF 技术的高度尊重：除了上述优化外，其余部分都忠实于原技术框架与理念。
     
  • MAML-Pytorch: 在Pytorch中利用Omniglot数据集再现MAML
    优质
    本项目使用PyTorch框架实现模型agnosticmeta-learning（MAML）算法，并在Omniglot数据集上进行实验，验证其快速适应新任务的能力。 在MAML-PyTorch库的omniglot数据集上进行了测试，以下是我们在不同设置下的表现： - 杂种5次1发MAML：$98.7 \pm 0.4\%$ - 我们的模型：$97.5\%$ - 20路1杆MAML：$95.8 \pm 0.3\%$ - 我们的模型：$84.8\%$ - 20路5拍MAML：$98.9 \pm 0.2\%$ - 我们的模型：$94.4\%$ 在miniImageNet数据集上： - 5次1发MAML：$48.70 \pm 1.84\%$ - 我们的模型：$49.15\%$ - 5路5射MAML：$63.11 \pm 0.92\%$ - 我们的模型：$62.26\%$
     
  • C3D-LSTM_LSTMPYTORCH_C3D论文再现_C3D-LSTM_
    优质
    本项目基于PyTorch实现C3D-LSTM模型，并复现相关论文成果。结合卷积神经网络与长短时记忆网络，用于视频特征提取和分类任务。 根据论文实现了PyTorch版本的模型，并且可以替换数据集进行训练。