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DLPU：基于PyTorch的相位展开模型及其源码

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简介：
DLPU是一款基于PyTorch开发的先进相位展开深度学习框架，提供全面的模型与开源代码，助力科研人员及工程师在光学成像等领域实现高效、精确的数据处理。 DLPU 是一个用于相位展开的 PyTorch 模型，它是基于“K. Wang, Y. Li, K. Qian, J. Di 和 J. Zhao 在《一步式稳健深度学习阶段展开》中的深卷积类 Unet 网络”的实现。原始网络是在 TensorFlow 中设计的，这是它的 PyTorch 版本。我在结构中添加了 conv3x3 块中的复制填充模式，因为实验表明这对于相位图的边缘处理很重要，否则会影响展开质量。

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  • DLPU：基于PyTorch的相位展开模型及其源码
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    DLPU是一款基于PyTorch开发的先进相位展开深度学习框架，提供全面的模型与开源代码，助力科研人员及工程师在光学成像等领域实现高效、精确的数据处理。 DLPU 是一个用于相位展开的 PyTorch 模型，它是基于“K. Wang, Y. Li, K. Qian, J. Di 和 J. Zhao 在《一步式稳健深度学习阶段展开》中的深卷积类 Unet 网络”的实现。原始网络是在 TensorFlow 中设计的，这是它的 PyTorch 版本。我在结构中添加了 conv3x3 块中的复制填充模式，因为实验表明这对于相位图的边缘处理很重要，否则会影响展开质量。
  • 基于模拟退火算法的相位展开方法
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    本研究提出了一种利用模拟退火算法解决光干涉测量中相位展开问题的方法，有效提高了相位解包裹的精度与可靠性。 二维相位展开技术在光学精密测量、自适应光学、合成孔径雷达及图像处理等领域得到了广泛应用。本段落提出了一种基于模拟退火的相位展开方法。该方法通过局部平面近似对主值相位图进行处理，并利用模拟退火算法计算最优化平面参数，从而获得去除噪声和2π相位跳变的真实相位图。计算机仿真与实验结果均表明，此方法能够有效消除相位图中的噪声，实现带噪的主值相位展开，并可靠地重建物体表面形貌。文章详细介绍了该方法的工作原理及其实验成果。
  • Pytorch_rppgs：基于Pytorch的Deepphys模型实现-源码
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    Pytorch_rppgs是一款利用Pytorch框架实现的深度学习项目，专注于Deepphys模型的应用开发，致力于非接触式生理信号监测技术的研究与实践。该项目开放了基于该模型的核心算法源代码，为研究者和开发者提供了一个优秀的交流平台和技术支持资源库，助力于推动相关领域的发展与创新。 使用Pytorch实现rppg模型的型号清单包括DeepPhys（加拿大）和MTTS。
  • 高性能单相PLL及其SFT相位检测器：Simulink模型展示优异性能
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    本文介绍了一种高性能单相PLL系统及其实现的SFT相位检测技术，并通过Simulink仿真展示了其卓越性能。 本段落提出了一种采用滑动傅里叶变换的高性能单相锁相环（PLL）。新的PLL使用滑动傅立叶变换作为鉴相器，并通过受控传输延迟生成正交信号，该延迟由PLL估计频率调整确定。反馈回路利用PLL估算出的频率和相位信息驱动傅立叶变换滤波器，并调节传输延迟周期以实现滑动积分效果。 与同步参考帧PLL相比，基于SFT的PLL（即SFT-PLL）能够适应于频率变化，在保持恒定采样率的同时提供更佳的谐波及直流偏移抑制。因此，所提出的方法适合通过简单直接的方式进行数字实现，并特别适用于连接弱单相微电网环境中的应用，这些场景通常伴随着高谐波失真和频变特性。 Simulink文件中实现了该方法，并将其与二阶广义积分器锁相环（SOGI-PLL）进行了对比。实验结果表明，在各种变化的电网条件下，所提出的方法显示出优越性能。在几乎所有测试情景下，均可观察到SFT-PLL具有卓越表现。
  • 时间相位展开及时间相位展开法在MATLAB中的应用
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    本研究探讨了时间相位展开技术及其在信号处理领域的理论基础，并通过实例展示了其在MATLAB环境下的实现方法和应用场景。 时间相位解包裹算法用于求取相位信息，进而获取三维物体的全场相位数据，并进一步计算出该物体的三维形貌。
  • CHAPTER_5_相场模型及其模板_
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    本章探讨了相场模型的基本理论和应用，深入分析其在材料科学中的作用，并介绍了相关的数值模拟方法及编程实现。 相场模型模板代码非常重要，可以用来进行相关扩展。
  • 基于PyTorch的UNet语义分割模型及代码
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    本项目采用PyTorch框架实现经典UNet语义分割模型，并提供详细的代码和文档。适用于医学图像处理等领域研究与应用开发。 模型在FloodNet数据集上进行了训练，mIOU达到了0.83左右。为了训练自己的数据集，建议将输入的训练图像切分为384x384的小图片后再进行模型训练。推荐使用标准UNet架构，并按照以下方式来训练你自己的模型： 首先，在`train.py`文件中修改数据集地址为你自己的文件夹路径。 然后可以采用如下命令行参数进行训练： ``` python train.py --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp ``` 其中，`--amp`表示使用半精度训练模式。而`--scale`参数用于在图片已经裁剪为384x384大小的情况下不需要再进行缩放处理。
  • KGCN-pytorch：基于PyTorch的KGCN模型实现
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    KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具，用于处理和分析复杂的知识图谱数据，适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现：王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中的工作。 电影数据集的原始评级文件太大，无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类： ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集，则需要准备两个文件。评分数据每行应包含（用户-ID、物品-ID和评级）。在此仓库中，它是pandas数据框结构。 知识图由每个三元组（头-关系尾）组成，在此仓库中，它们是字典类型。
  • 基于DQN和PyTorch的gym倒立摆与登山车源码及模型
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    本项目提供基于深度Q网络(DQN)算法在PyTorch框架下的实现代码及训练模型，专注于OpenAI Gym中的倒立摆和登山车环境，适用于强化学习研究。 DQN+PyTorch+gym倒立摆登山车源码及模型在博文中有详细介绍。该文章讲解了如何使用深度强化学习技术实现一个经典的控制问题解决方案，即利用深度Q网络（DQN）结合流行的游戏环境模拟器gym来解决倒立摆和登山车的平衡与移动任务。
  • PyTorch-CPP：利用LibTorch开展PyTorch C++推理-源码
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