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Flownet2-Pytorch：基于Pytorch的FlowNet 2.0实现

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简介：
Flownet2-Pytorch是利用PyTorch框架重现的FlowNet 2.0项目。该项目提供了一个灵活且高效的平台，用于学习和研究光流估计技术。 Flownet2-pytorch是FlowNet的PyTorch实现版本。它支持多GPU训练，并提供有关干净数据集与最终数据集的训练或推理示例。相同的命令可用于其他数据集的训练或推断，详情请参考相关文档。此外，该库还支持使用fp16（半精度）进行推理。 网络架构部分提供了多种不同的Flownet神经网络结构选项：FlowNet2S、FlowNet2C、FlowNet2CS、FlowNet2CSS 和 FlowNet2SD。每个网络的BatchNorm版本也可用。需要注意的是，FlowNet2或其衍生模型（如FlowNet2C*）依赖于自定义层Resample2d和Correlation 。这些定制层与CUDA内核的PyTorch实现可供使用。 数据加载器部分提供了相关说明和支持。

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  • Flownet2-Pytorch：基于Pytorch的FlowNet 2.0实现
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    Flownet2-Pytorch是利用PyTorch框架重现的FlowNet 2.0项目。该项目提供了一个灵活且高效的平台，用于学习和研究光流估计技术。 Flownet2-pytorch是FlowNet的PyTorch实现版本。它支持多GPU训练，并提供有关干净数据集与最终数据集的训练或推理示例。相同的命令可用于其他数据集的训练或推断，详情请参考相关文档。此外，该库还支持使用fp16（半精度）进行推理。 网络架构部分提供了多种不同的Flownet神经网络结构选项：FlowNet2S、FlowNet2C、FlowNet2CS、FlowNet2CSS 和 FlowNet2SD。每个网络的BatchNorm版本也可用。需要注意的是，FlowNet2或其衍生模型（如FlowNet2C*）依赖于自定义层Resample2d和Correlation 。这些定制层与CUDA内核的PyTorch实现可供使用。 数据加载器部分提供了相关说明和支持。
     
  • Flownet2-TF：基于深度网络的FlowNet 2.0光流估计发展
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    Flownet2-TF是FlowNet 2.0在TensorFlow上的实现版本，用于进行高效的光流估计。该项目通过深度学习技术改进了视频帧间运动分析。 FlowNet2（TensorFlow） 此仓库包含用于TensorFlow的FlowNet2 [1]。它包括FlowNetC、S、CS、CSS、CSS-ft-sd、SD和2。 安装： ``` pip install enum pip install pypng pip install matplotlib pip install image pip install scipy pip install numpy pip install tensorflow Linux： sudo apt-get install python-tk 您必须安装CUDA： make all 下载砝码： 要下载所有模型，请按照以下步骤操作。 ```
     
  • Flownet2.TF：基于TensorFlow-1.2.0的预构建FlowNet模块
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    Flownet2.TF是基于TensorFlow-1.2.0开发的一个预构建FlowNet模块，用于实现光流估计。它提供了高效且灵活的框架以进行深度学习研究与应用。 FlowNet2（TensorFlow） 此回购包括FlowNetC、S、CS、CSS、CSS-ft-sd、SD 和 2 （用于 TensorFlow）。大部分内容来自相关资源，并且我们进行了一些调整： 现在可以处理任意大小的输入。 安装后，只需将整个文件夹 FlowNet2_src 复制到您的代码库即可使用。有关详细信息，请参见 demo.py 文件。 环境 该代码已经过 Python3.6 和 TensorFlow1.2.0 以及 Tesla K80 GPU 的测试。系统是 Ubuntu 14.04。 安装 您必须先安装 CUDA：make all。 注意：根据使用的 GPU，可能需要修改相关设置。 下载砝码 要下载所有模型的权重（约 4.4GB），请在 FlowNet2_src/checkpoints 目录中运行 download.sh 脚本。所有测试脚本都依赖于这些检查点来正常工作。 推论模式 python demo.py
     
  • SiamRPN-PyTorch: 基于PyTorch的SiamRPN实现
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    SiamRPN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库，实现了Siamese Region Proposal Network（SiamRPN）算法。该工具为视觉追踪任务提供了高效、灵活的解决方案。 SiamRPN-PyTorch 使用 PyTorch 框架为对象跟踪应用程序重新实现了 SiamRPN。开发的代码基于先前的一些实现工作，并且为了测试所开发的代码，使用了 VOT-2013 体操子数据集。要求 Python 版本 >= 3.6、PyTorch 版本 >= 1.0.1、torchvision 和 cv2 库。 训练和追踪：已实现的代码以 [x1, y1, w, h] 的形式接收地面真实值（ground truth）。数据集结构如下： ``` dataset_path/Gymnastics/img1.jpg /img2.jpg ... /imgN.jpg /groundtruth.txt ``` 运行命令： $ python3 SiamRPN_train.py
     
  • EfficientNet-PyTorch：基于PyTorch的EfficientNet实现
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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。
     
  • SMOTE-Pytorch：基于Pytorch的SMOTE实现
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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》。
     
  • ERNIE-Pytorch：基于Pytorch的ERNIE实现
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    ERNIE-Pytorch是一个基于PyTorch框架构建的开源项目，它实现了百度的预训练语言模型ERNIE，为自然语言处理任务提供强大的工具支持。 ERNIE是基于Bert模型构建的，在中文自然语言处理任务上表现出色。 您可以采用以下三种方式来使用这些强大的模型： 直接加载（推荐） 以ernie-1.0为例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) model = AutoModel.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) ``` 您可以访问Hugging Face的模型中心以查找所有支持的ERNIE版本。 以下是几个模型及其在Transformer中的标识符： | 模型 | Transformer中的标识符 | 描述 | |-----------|----------------------|----------| | ernie-1.0（中文） | nghuyong/ernie-1.0 | 中文版ERNIE，性能优越 | 下载模型的权重文件可以通过访问相应的链接来完成。
     
  • SuperPoint-Pytorch：基于HTTPS的SuperPoint PyTorch实现
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    SuperPoint-Pytorch 是一个基于HTTPS的项目，提供了用PyTorch框架实现的SuperPoint算法代码。此项目便于研究者和开发者在图像特征检测任务中使用与改进该模型。 超点火炬是Superpoint模型的PyTorch实现和评估文件。我们在Rémi Pautrat的TensorFlow实现中得到了很大的帮助。 在兴趣点检测方面，我们的模型似乎没有完全收敛，但与同形加法结合使用时结果看起来不错。 与其他点检测模型相比，虽然总体效果不如原始模型，但在匹配点的数量上有所差异：对于原始模型而言是这样的情况；而在我们实施的版本中则是另一番景象。尽管目前的整体表现不尽如人意，但我们希望将来能够利用不同的模块（例如数据生成、单应性调整等）进行改进。 该文件涵盖了实现的所有阶段： 1. 生成综合数据集 - 创建一个包含100,000个人造合成形状图像的数据集，并附带名称和标签的相应文件。此步骤在Tesla V-100上大约需要耗时12小时。 2. 使用合成数据集进行Magicpoint训练。
     
  • Complex-YOLOv4-PyTorch: 基于YOLOv4的PyTorch实现
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    Complex-YOLOv4-PyTorch 是一个基于 YOLOv4 的目标检测模型，采用 PyTorch 框架开发，提供了高性能和高效率的目标检测能力。该实现优化了原始 YOLOv4 架构，并增加了复杂度以适应更多场景需求。 本段落介绍了一种基于YOLOv4的PyTorch实现：支持实时3D对象检测，并使用张量板镶嵌/切口增强训练方法进行优化，损失函数则采用旋转框的形式计算。 更新至2020.08.26版本后，该模型在训练和推理速度上均有显著提升。此外，它采用了无锚的方法并省去了非最大抑制的步骤，在GTX 1080Ti显卡上的性能表现尤为出色。 ### 2. 入门 #### 2.1 要求 安装所需库及依赖项，请运行以下命令： ``` pip install -U -r requirements.txt ``` 请参考各库官方网站获取详细的安装说明信息。 #### 2.2 数据准备 从3D KITTI检测数据集中下载相关文件，包括： - Velodyne点云（约29GB）：用于输入至Complex-YOLO模型的对象数据集。 - 训练标签（5MB）：作为Complex-YOLO模型的输入标签。 - 摄像机校准矩阵（16MB）：用于可视化预测的数据。 - 左侧彩色图像（约12GB）：同样为可视化预测所用。 请确保以上数据文件按照正确的格式和路径进行准备。
     
  • 基于PyTorch的TransformerEncoder的BERT实现：pytorch-bert
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    pytorch-bert是一款基于PyTorch框架开发的库，实现了Transformer Encoder架构下的BERT模型。它为自然语言处理任务提供了强大的预训练模型支持。 皮托伯特 使用 PyTorch 的 TransformerEncoder 和预训练模型 BERT 实现。安装方法为 `pip install pytorch-bert`。 用法示例： ```python config = BertConfig.from_json(path-to-pretrained-weights/bert_config.json) model = Bert(config) load_tf_weight_to_pytorch_bert(model, config, path-to-pretrained-weights/bert_model.ckpt) ``` 将模型文件下载到存储库中。