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AttnGAN 文本生成图像模型(已预训练及训练好)- Python3 版本

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简介:
AttnGAN是一款先进的Python3文本生成图像模型,已经过预训练与优化。该工具采用注意力机制增强图像细节生成能力,适用于多种应用场景。 已经配置好了预训练模型和训练好的模型,并且除了CUB-birds图像数据集外的所有元数据文件都已经下载并配置好。 对于AttnGAN: Fine-Grained Text-to-Image Generation with Attention(带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成)代码复现,需要安装以下环境: ``` pip install python-dateutil pip install easydict pip install pandas pip install torchfile nltk pip install scikit-image ``` 可能还需要额外安装: ``` pip install torchvision ```

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客服
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  • AttnGAN )- Python3
    优质
    AttnGAN是一款先进的Python3文本生成图像模型,已经过预训练与优化。该工具采用注意力机制增强图像细节生成能力,适用于多种应用场景。 已经配置好了预训练模型和训练好的模型,并且除了CUB-birds图像数据集外的所有元数据文件都已经下载并配置好。 对于AttnGAN: Fine-Grained Text-to-Image Generation with Attention(带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成)代码复现,需要安装以下环境: ``` pip install python-dateutil pip install easydict pip install pandas pip install torchfile nltk pip install scikit-image ``` 可能还需要额外安装: ``` pip install torchvision ```
  • 的IS分数CUB-Bird数据集上的Inception
    优质
    本研究提出了一种用于文本生成图像的IS分数预训练模型,并在CUB-Bird数据集中使用了Inception模型进行预训练,以提升生成图像的质量和多样性。 预训练的Inception模型可以用于StackGAN以及其他文本生成图像的模型(如AttnGAN、DF-GAN)来评估图像质量,尤其是在鸟类相关的任务中使用Inception Score进行评价。
  • YOLOv8
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    YOLOv8是一款先进的目标检测算法的最新版本,它在效率和准确性上进行了优化,并提供了多个预训练模型以适应不同的应用场景。 这段文字包含以下内容:yolov8n.ptyolov8s.ptyolov8m.ptyolov8l.ptyolov8x.pt。
  • 实践指南:(1.效果评估 2.数据截断 3.自定义
    优质
    本书为读者提供关于文本预训练模型的实际操作指导,内容涵盖模型效果评估、文本数据处理策略及自定义模型的训练方法。 文本预训练模型实战包括三个部分:首先是对预训练模型效果进行分析;其次是处理文本数据的截断问题;最后是自定义训练预训练模型。
  • BERT中(TF2
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    简介:本资源提供基于TensorFlow 2的BERT中文预训练模型,适用于自然语言处理任务,如文本分类、问答系统等。 官网发布的TensorFlow 2.0版本以后可使用的BERT中文预训练模型文件适合无法使用TF1.x的伙伴进行fine tuning。
  • Yolov5代码,含测试脚,支持
    优质
    简介:该资源提供YOLOv5的完整代码版本,包含预训练模型和详细的测试脚本,方便用户直接进行模型训练和验证。 yolov5配置版的代码阅读和修改不太方便,所以我整理了一个代码封装版本,这样可以更方便地阅读和修改网络结构,并且带有预训练权重。检测代码为detect_class_s.py,用于检测芒果,也可以用来训练其他目标。
  • 不同的ResNet
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    本文探讨了多种版本的ResNet预训练模型,包括它们的架构差异、适用场景及性能表现,为深度学习应用提供参考。 ResNet预训练模型包括resnet18.caffemodel、resnet50.caffemodel、resnet101.caffemodel以及resnet152.caffemodel。
  • 针对COCO的数据集,用于的FID
    优质
    本项目提供了一个基于COCO数据集、专为文本生成图像任务优化的FID预训练模型。该模型经过大规模数据训练,能够有效提升图像合成质量与多样性。 这是针对COCO数据集文本生成图像的定量指标训练好的FID预训练模型的复现步骤。还有用于CUB-Bird数据集的FID预训练模型可供参考。
  • 的中GPT-2
    优质
    本项目包含一个基于GPT-2架构、经过大规模中文语料库训练的语言模型。它能够生成流畅且连贯的中文文本,并支持多种自然语言处理任务,如文本生成和摘要提取等。 博客介绍了训练好的中文GPT2模型的相关内容。
  • 的摔倒检测
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    该简介针对一个已经完成训练的摔倒检测模型进行说明。此模型通过分析人体动作数据来精准识别潜在的跌倒事件,旨在为老年人或行动不便者提供及时的安全保障。 姿态检测模型已经训练完成,配置环境后即可使用,能够识别摔倒情况。