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StarGAN-v2-annotated-pytorch: 我在PyTorch中完成了带有个人注释的实现。

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简介：
我对StarGAN v2的深入研究和实践，旨在促进个人的学习与探索。该项目的核心基础是发表在CVPR 2020会议上的一篇论文，论文标题为“多个域的多样化图像合成”。此外，项目还包含GitHub代码仓库以及官方文档，便于进一步研究和应用。 StarGAN v2 旨在构建一个卓越的图像到图像转换模型，其关键目标是学习不同视觉域之间的映射关系，并兼顾生成图像的多样性和在多个域上的可扩展性。 现有的方法往往只能解决其中一个问题，例如在所有域中实现多样性有限或采用多个模型。为了克服这些局限性，我们提出了StarGAN v2，它提供了一个全新的框架，能够同时解决这两个挑战，并在基线方法的基础上显著提升性能。 通过在CelebA-HQ和AFHQ（新的动物面Kong数据集）这两个数据集上的实验验证表明，我们在视觉质量、多样性和可伸缩性方面均取得了显著的优势。 为了更全面地评估图像到图像翻译模型的能力，我们进一步发布了AFH...

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  • Stargan-v2-annotated-pytorch: 我的PyTorch中带注释的StarGAN实现
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    这是一个包含详细注释的PyTorch版本的StarGAN代码库，旨在帮助学习者更好地理解和掌握StarGAN模型及其应用。 我对StarGAN v2的研究旨在促进个人学习。该研究基于CVPR 2020会议发表的论文《StarGAN v2：多个域的多样化图像合成》。 良好的图像到图像转换模型应当能够学习不同视觉领域间的映射，并且需要满足以下两个属性：1）生成图像的多样性；2）在多个领域的可扩展性。现有的方法通常只能解决上述问题中的一个，要么是所有领域内的多样性有限，要么就是存在多套独立运行的模型。 我们提出了一种名为StarGAN v2的新框架，它能够同时改善这两个方面，并且相较于基线技术显示出了显著的进步。我们在CelebA-HQ和新的动物面部Kong数据集（AFHQ）上进行了实验，这些实验验证了我们在视觉质量、多样性和可伸缩性方面的优越表现。 为了更好地评估图像到图像的转换模型的效果，我们发布了AFHQ数据集。
     
  • Stargan-V2: StarGAN v2的官方PyTorch实现（CVPR 2020）
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    简介：StarGAN-v2是继StarGAN之后的升级版模型，本项目提供了其官方的PyTorch实现。该代码在CVPR 2020上展示，并包含多种先进的图像到图像翻译功能。 StarGAN v2：多个域的多样化图像合成*，* *，*，在CVPR 2020中。（*表示相等贡献） 良好的图像到图像转换模型应学习不同视觉领域之间的映射，并且满足以下属性：1）生成图像的多样性和2）多领域的可扩展性。现有方法解决了其中一个问题——对于所有域而言，其多样性有限或需要多个独立模型。我们提出了StarGAN v2框架，它同时解决这两个问题并在基线之上显示出明显改善的结果。 在CelebA-HQ和新的动物面部Kong数据集（AFHQ）上的实验验证了我们在视觉质量、多样性和可伸缩性方面的优越表现。为了更好地评估图像到图像的翻译模型，我们发布了具有较大领域间及域内差异的高质量动物脸的数据集AFHQ。 StarGAN v2的相关代码、预训练模型和数据集可在clovaai stargan-v2中找到。
     
  • sagan-pytorch：在PyTorch中的自注意力生成对抗网络实现
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    Sagan-pytorch是一个基于PyTorch框架的代码库，实现了使用自注意力机制的生成对抗网络(SAGAN)，用于提升图像合成的质量和多样性。 sagan-pytorch 是 PyTorch 中的自我注意生成对抗网络（SAGAN）。其用法如下： 运行 `python train.py` 命令，并确保输入目录结构与 torchvision.datasets.ImageFolder 一致，例如： ``` 路径/类1 路径/类2 ... ``` 评估 FID 分数的代码基于特定笔记。从 DCGAN 生成器（无残留连接）得到的样本在进行了 120k 次迭代后，模型显得不足，FID 得分约为 120。此模型随后被折叠。 使用 ResNet 生成器并进行 290k 迭代后的样本显示 FID 分数降至约 64.8。这可能是因为增加了网络的大小和采用了更稳定的学习计划（即：用于生成器与鉴别器之间不平衡学习，具体为1:5更新比例）。此策略似乎提升了样本质量。 尝试使用 ResNet 模型并采用 1:1 更新时间表则显得困难且不稳定。
     
  • 带有详尽注释的ResNet代码及数据集，基于PyTorch的实现
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    本项目提供了一个详细的、带注释的ResNet模型代码库，并附有测试所需的数据集。所有内容均使用PyTorch框架实现，旨在帮助初学者理解深度学习网络结构和实践应用。 本段落提供了一个包含详细注释的ResNet模型、训练及预测代码示例，特别适合初学者使用。所有代码都在PyTorch环境中进行了测试并可直接运行。每一行代码都有详细的解释，帮助新手更好地理解和学习深度学习中的经典网络结构和相关操作。
     
  • Word2Vec-PyTorch：在PyTorch中的Word2Vec实现
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    Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法，助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。 在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型，并且实现了单词的二次采样以及否定采样。
     
  • GradCAM-PyTorch：在PyTorch中实现GradCAM算法
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    简介：本文介绍如何在PyTorch框架下实现GradCAM算法，通过可视化神经网络学习到的特征激活图，帮助理解深度模型决策过程。 GradCAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种可视化技术，用于解释深度学习模型的决策过程，特别是卷积神经网络（CNN）。它能够帮助我们理解模型在做出预测时关注图像中的哪些区域，这对于改进模型至关重要。 GradCAM的核心思想是利用梯度信息来加权特征图。这些特征图来自于最后一层卷积层，在分类过程中计算每个类别的激活图，从而突出显示输入图像中与该类别相关的区域。具体来说，GradCAM通过以下步骤工作： 1. **选择目标类别**：确定要解释的模型预测类别。 2. **获取梯度**：计算目标类别损失相对于最后一层卷积层所有通道的梯度。 3. **权重计算**：对每个通道的梯度求平均值，得到加权系数。 4. **激活图加权**：将加权系数乘以对应通道的激活图，并进行全局平均池化操作，生成类激活映射（CAM）。 5. **上采样和叠加**：将CAM上采样到原始输入图像大小，并与原图像逐像素相加得到可视化结果。 在PyTorch框架中实现GradCAM需要以下步骤： 1. **导入所需库**：包括PyTorch、matplotlib用于可视化，以及可能的自定义模型和数据加载器。 2. **定义模型和输入图像**：加载预训练的模型，并准备需要解释的输入图像。 3. **前向传播**：通过模型进行前向传播以获取最后一层卷积层输出。 4. **计算梯度**：对目标类别执行反向传播，以获得相对于卷积层的目标类别的损失梯度值。 5. **加权系数计算**：平均所有通道的梯度，并将其与卷积层对应通道进行匹配。 6. **创建CAM图**：使用加权系数来加权激活图，并进行全局平均池化操作，生成类激活映射（CAM）。 7. **上采样和可视化**：将CAM上采样到原始图像大小并与原图像融合，然后用matplotlib库展示结果。 GradCAM作为一种工具，在理解模型的决策过程、检测潜在问题以及提高透明度方面非常有用。掌握其原理与实现方法能够增强对深度学习的理解及应用能力。
     
  • Pytorch-StarGAN-Digits: 非官方Pytorch版本的StarGAN，适用于Digit-5数据集(MNIST...)
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    Pytorch-StarGAN-Digits是一个非官方的Pytorch实现库，用于在MNIST等Digit-5数据集上运行StarGAN模型。 派托克·史塔根·迪格斯StarGAN的非官方Pytorch实现用于生成Digit-5数据集（包括MNIST、SVHN、SynDigits、MNIST-M和USPS）。典型的顶层目录布局如下： ``` ├── build # 编译文件 ├── docs # 文档文件 ├── src # 源代码文件 ├── test # 自动化测试 ├── tools ```
     
  • Pixel2Mesh: PyTorch中的完整实现
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    Pixel2Mesh 是一个利用PyTorch实现的深度学习框架，用于从单个图像中生成3D网格模型，提供了一个完整的解决方案来促进基于像素到网格转换的研究与应用。 像素网提供了Pixel2Mesh在PyTorch中的实现。此外还提供以下内容： - 重新训练的Pixel2Mesh检查点。 - 将预训练张量流模型转换为PyTorch格式，方便使用。 - Pixel2Mesh的一个修改版本，其骨干网络从VGG更改为ResNet。 - 澄清先前实施中的某些细节，并提供了灵活的培训框架。 当前版本仅支持在GPU上进行训练和推理。所需依赖项如下： Ubuntu 16.04 / 18.04 Python 3.7 PyTorch 1.1 CUDA 9.0（或10.0） OpenCV 4.1 Scipy 1.3 scikit-image 0.15 还需要一些小的依赖项，这些通常可以通过conda / pip安装最新版本即可。例如：easydict、pyyaml等。
     
  • 带详尽注释的AlexNet代码及数据集，基于PyTorch的实现
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    本项目提供了一个带有详细注释的AlexNet模型实现，使用PyTorch框架，并附有相应的数据集处理方法，便于深度学习研究与教学。 本段落提供了一个包含超详细注释的AlexNet模型、训练及预测代码示例，特别适合初学者使用。所有代码均在PyTorch环境中验证通过，确保易于理解和运行。
     
  • RCNN：在PyTorch中的实现
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    本项目在PyTorch框架下实现了经典的RCNN目标检测算法，提供了高效、简洁的代码和详尽的文档，便于研究与学习。 本仓库旨在执行RCNN原始论文中的过程，并尝试重现其结果，同时提供一个可用于检测任务的库。该项目使用的依赖关系包括Torch、OpenCV和Matplotlib。