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PyTorch_MPIIGaze:基于PyTorch的MPIIGaze与MPIIFaceGaze实现

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简介:
PyTorch_MPIIGaze是一款采用PyTorch框架构建的眼球注视估计工具包,实现了MPIIGaze及MPIIFaceGaze数据集上的模型训练和测试功能。 MPIIGaze 和 MPIIFaceGaze 的 PyTorch 实现是一个演示程序,在 Linux 系统(仅在 Ubuntu 上进行了测试)上运行需要 Python 3.7 或更高版本。安装依赖项的方法是执行 `pip install -r requirements.txt`。 要使用这些数据集,您首先需要下载它们并进行预处理: 1. 下载 MPIIGaze 数据集: ``` bash scripts/download_mpiigaze_dataset.sh ``` 2. 对 MPIIGaze 数据集进行预处理: ``` python tools/preprocess_mpiigaze.py --dataset datasets/MPIIGaze -o datasets/MPIIFaceGaze ``` 3. 下载 MPIIFaceGaze 数据集: ``` bash scripts/download_mpiifacegaze_dataset.sh ``` 4. 对下载的 MPIIFaceGaze 数据集进行预处理: ``` python tools/preprocess_mpiifacegaze.py --dataset datasets/MPIIFaceGaze_normalized -o data ```

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  • PyTorch_MPIIGazePyTorchMPIIGazeMPIIFaceGaze
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    PyTorch_MPIIGaze是一款采用PyTorch框架构建的眼球注视估计工具包,实现了MPIIGaze及MPIIFaceGaze数据集上的模型训练和测试功能。 MPIIGaze 和 MPIIFaceGaze 的 PyTorch 实现是一个演示程序,在 Linux 系统(仅在 Ubuntu 上进行了测试)上运行需要 Python 3.7 或更高版本。安装依赖项的方法是执行 `pip install -r requirements.txt`。 要使用这些数据集,您首先需要下载它们并进行预处理: 1. 下载 MPIIGaze 数据集: ``` bash scripts/download_mpiigaze_dataset.sh ``` 2. 对 MPIIGaze 数据集进行预处理: ``` python tools/preprocess_mpiigaze.py --dataset datasets/MPIIGaze -o datasets/MPIIFaceGaze ``` 3. 下载 MPIIFaceGaze 数据集: ``` bash scripts/download_mpiifacegaze_dataset.sh ``` 4. 对下载的 MPIIFaceGaze 数据集进行预处理: ``` python tools/preprocess_mpiifacegaze.py --dataset datasets/MPIIFaceGaze_normalized -o data ```
  • Anfis-PytorchPyTorchANFIS源码
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    Anfis-Pytorch是一款利用PyTorch框架构建的ANFIS(自适应网络-基于模糊推理系统)的开源实现项目,提供了详细的源代码以供学习和研究使用。 pyTorch中的ANFIS 是使用pyTorch实现的ANFIS系统。航空情报服务ANFIS是一种将模糊推理系统(FIS)表示为一系列数字层的方式,因此可以像神经网络一样对其进行训练。 规范参考是Jang, J.-SR (1993) 的原始论文:“ANFIS:基于自适应网络的模糊推理系统”。IEEE 系统、人与控制论学报。23(3):665-685. 需要注意的是,它采用高木Sugeno Kang(TSK)风格的去模糊功能,而不是通常使用的Mamdani风格。 背景:Jang实施ANFIS系统的原始C代码以及测试用例是其他实现的基础版本。许多人使用这个基础版本进行开发和研究工作。即使不使用Matlab, 通过理解其提供的资源也能帮助掌握ANFIS的工作原理。此外,阿根廷的Cristobal Fresno 和 Elmer A. Fernandez 实现了R语言版的ANFIS系统,为用户提供更多选择。
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  • EfficientNet-PyTorchPyTorchEfficientNet
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    EfficientNet-PyTorch是使用PyTorch框架开发的EfficientNet模型的高效实现,适用于图像分类任务。它通过自动模型缩放策略优化了网络结构和参数大小。 使用EfficientNet PyTorch可以通过pip install efficientnet_pytorch命令安装,并通过以下代码加载预训练的模型: ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained(efficientnet-b0) ``` 更新记录如下: - 2020年8月25日:新增了一个`include_top(默认为True)`选项,同时提高了代码质量和修复了相关问题。 - 2020年5月14日:增加了全面的注释和文档支持(感谢@workingcoder贡献)。 - 2020年1月23日:基于对抗训练添加了新的预训练模型类别,名为advprop。
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    SMOTE-Pytorch 是一个利用 PyTorch 框架高效实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 算法的项目,旨在解决类别不平衡问题,适用于深度学习任务的数据预处理。 当分类标签的分布不均衡时,数据集就会出现不平衡状态,在诸如欺诈检测之类的大量现实问题中,这种不平衡往往达到100比1的程度。尽管已经采取了多种方法来解决这一难题,但这个问题仍然备受关注,并且是研究的一个活跃领域。这里展示的是SMOTE(综合少数族裔过采样技术)的Pytorch实现版本。 关于SMOTE算法的相关内容和原理可以参考其原始论文《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》。
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