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Neural-IMage-Assessment:基于PyTorch的神经影像评估实现

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简介：
Neural-IMage-Assessment是一款利用PyTorch框架构建的工具，专注于通过深度学习技术进行高效的神经影像分析与评估。 NIMA：神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《（接受）》的PyTorch实现版本。 该模型使用包含大约255,500张图像的数据集进行训练。数据集中可能存在一些损坏的图片，请在开始训练之前先将其删除。 数据集被划分为三部分：229,981张用于训练，12,691张用于验证和12,818张用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络，在验证集中损失约为0.072 EMD。尚未尝试过其他两个选项（MobileNet和Inception-v2）。 学习率设置与原始论文有所不同，我无法使用3e-7的学习速率以及3e-6的密集区块底限使模型收敛于动量SGD。此外，我没有进行过多的超参数调整，因此您可能会获得更好的结果。

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  • Neural-IMage-Assessment:基于PyTorch的神经影像评估实现
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    Neural-IMage-Assessment是一款利用PyTorch框架构建的工具，专注于通过深度学习技术进行高效的神经影像分析与评估。 NIMA：神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《（接受）》的PyTorch实现版本。 该模型使用包含大约255,500张图像的数据集进行训练。数据集中可能存在一些损坏的图片，请在开始训练之前先将其删除。 数据集被划分为三部分：229,981张用于训练，12,691张用于验证和12,818张用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络，在验证集中损失约为0.072 EMD。尚未尝试过其他两个选项（MobileNet和Inception-v2）。 学习率设置与原始论文有所不同，我无法使用3e-7的学习速率以及3e-6的密集区块底限使模型收敛于动量SGD。此外，我没有进行过多的超参数调整，因此您可能会获得更好的结果。
     
  • 神经图像评估：在Keras中实现NIMA
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    本文章介绍了如何使用深度学习库Keras实现神经影像评估模型(NIMA)，以对图像进行多情感分析。通过结合卷积神经网络与长短期记忆网络，该模型能够预测图片可能激发的各种情绪，并给出综合评分。适合机器视觉和AI爱好者研究参考。 NIMA利用Keras与TensorFlow在AVA数据集上训练MobileNet模型的权重，并为图像分配“均值+标准偏差”得分，可用作自动评估图像质量的工具或损失函数以改进生成图像的质量。该系统包括针对以下模型在AVA数据集上的预训练权重：NASNet Mobile（验证集中EMD 0.067），Inception ResNet v2（验证集中约为0.07 EMD）和MobileNet（验证集中为0.0804 EMD）。
     
  • CNNIQA+++:基于PyTorch的图像质量评估方法实现
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    本文介绍了CNNIQA+++，一种利用深度学习框架PyTorch开发的先进图像质量评估技术。该方法通过训练神经网络来自动判断和优化图像的质量指标，为图像处理领域提供了新的解决方案。 CNNIQAplusplus 的 PyTorch 1.3 实现如下： 选择优化器为 Adam 而不是文中提到的带有动量的 SGD。 训练命令： ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE --model=CNNIQAplusplus ``` 在训练之前，需要在 `config.yaml` 中指定 `im_dir`。使用以下命令查看可视化结果： ``` tensorboard --logdir=tensorboard_logs --port=6006 # 在服务器上运行该命令 ssh -p port -L 6006:localhost:6006 user@host # 在你的电脑上运行该命令，以便在本地机器上查看可视化结果。 为了创建一个名为 reproducib 的 conda 环境，请使用以下命令： ``` conda create -n reproducib ```
     
  • 基于卷积神经网络的影评特征提取与电影推荐系统的PyTorch实现.zip
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    本项目利用PyTorch框架，采用卷积神经网络技术对影评数据进行深度学习处理，提取关键特征，并构建高效精准的电影推荐系统。 1. 资源项目源码均已通过严格测试验证，确保可以正常运行； 2. 若有项目问题或技术讨论需求，请留言或私信博主，博主会在第一时间回复并与您沟通； 3. 此项目特别适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用场景，尤其适用于人工智能和计算机科学与技术等相关专业； 4. 下载后请先查看README.md文件（如有），该项目仅供交流学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • NeRF-PyTorch：基于PyTorch的神经辐射场再实现
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    简介：NeRF-PyTorch是基于PyTorch框架对神经辐射场（NeRF）模型的重新实现项目。该项目致力于提供一个简洁、高效的代码库，便于研究者和开发者进行三维场景表示与渲染的研究及应用开发。 nerf-pytorch 是 PyTorch 的重新实现版本。该项目由加州大学伯克利分校、Google 研究中心以及加州大学圣地亚哥分校的研究人员合作完成。 速度是这个项目的重点，目前的执行效率非常高！相较于其他实现方式，我们的项目在性能上提升了约5-9倍和2-4倍的速度（具体取决于基准比较）。我们通过多种手段来提升速度：除了常见的数据缓存、有效的内存管理等优化外，还深入研究了整个NeRF代码库，并减少了不必要的黑白数据传输，尽可能地进行矢量化处理以及使用高效的PyTorch操作变体。 项目中包括了一些合成和真实数据的样本结果。我们提供了一个名为 Tiny-NeRF 的 NeRF 代码版本，附带一个 Colab 笔记本以展示如何运行。 所有这些改动都是基于对原始 NeRF 技术的高度尊重：除了上述优化外，其余部分都忠实于原技术框架与理念。
     
  • NGCF-PyTorch：基于PyTorch的神经图协同过滤实现
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    NGCF-PyTorch是一款利用PyTorch框架开发的高效神经网络图协同过滤推荐系统工具，适用于深度学习在推荐系统中的应用研究。 我对神经图协同过滤的PyTorch实现基于王翔、何湘南、王萌、冯福利和蔡达生（2019）的研究成果。该研究在SIGIR19会议上发表，会议地点是法国巴黎，时间是从2019年7月21日至25日。 我的实现主要是指原始的TensorFlow版本，并且具有与原项目一样的评估指标。以下是使用Gowalla数据集时的一个示例结果： 最佳迭代=[38]@[32904.5] 回忆率=[0.15571 0.21793 0.26385 0.30103 0.33170], 精确度=[0.04763 0.03370 0.02744 0.02359 0.02088], 击中率=[0.53996 0.64559 0.70464 0.74546 0.77406]，NDCG=[0.22752 0.26555 0.29044 0.30926 0.32406]。
     
  • SP800-90B 熵评估：SP800-90B Entropy Assessment C++程序包实现...
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    本C++程序包旨在执行NIST SP 800-90B标准中的熵评估，确保随机数生成器的随机性质量符合安全要求。 密码随机位生成器（RBG），也称为随机数生成器（RNG），需要一个噪声源来产生具有某种程度不可预测性的数字输出，这种不可预测性用最小熵表示。提供了一种评估熵源质量的标准化方法。 免责声明： 美国国家标准技术研究院开发的软件是一项公共服务。您可以在任何形式的介质中使用、复制和分发该软件副本，并且必须保留本完整的完整说明不变。您可以改进、修改并创建衍生作品，也可以分发这些更改或作品。所有修改后的版本都应附有声明指出进行了变更以及具体日期与性质信息。 问题： 此存储库中的问题仅限于针对作为SP800-90B独立实现的代码库相关的问题和疑问。对于规范本身存在的任何疑问或者意见，应当直接向文档作者提出反馈。 要求： 该软件包需要C++11编译器支持，并且使用OpenMP伪指令进行多线程处理，因此建议使用的编译器能够兼容OpenMP扩展功能。我们推荐使用GCC作为首选编译环境来进行开发工作。
     
  • 基于水色影像的水质评估.zip
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    本研究探讨了利用水体颜色信息进行水质快速、非接触式评估的方法和技术，旨在为环保监测提供新的视角和工具。 基于水色图像的水质评价方法在机器学习领域具有重要意义。
     
  • mine-pytorch：基于MINE的互信息神经估计与信息瓶颈实现
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    Mine-Pytorch是一款利用PyTorch框架实现的Python库，专注于通过互信息神经估计（MINE）方法来评估模型中的互信息，并提供信息瓶颈原理的应用。 互信息神经估计该存储库提供了使用相互信息神经估计（MINE）的信息瓶颈（IB）的PyTorch实现，并与标准基线MLP进行了比较（如Deep VIB论文中所述）。为了运行代码，请先克隆仓库，创建并激活conda环境。具体步骤如下： 1. 克隆仓库： ``` git clone https://github.com/mohith-sakthivel/mutual_information_neural_estimation.git ``` 2. 创建并激活conda环境： ``` cd mutual_information_neural_estimation conda create -n mine -f environment.yml conda activate mine ``` 接下来，使用默认参数运行基线模型： ``` python3 -m mine.mine --deter ``` 其中，基线模型是一个具有三个隐藏层和ReLU非线性的标准MLP。在训练过程中会保持参数的指数加权平均值，并且测试时将使用这些平均参数。 要运行MINE + IB模型，请执行以下命令： ``` python3 -m mine.mine --mine ```
     
  • 基于MATLAB的图像质量评估实现
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    本研究运用MATLAB平台，开发了一套针对数字图像的质量评价系统。该系统能有效计算多种客观指标，为图像处理技术提供可靠的质量保证与优化建议。 图像质量评价是图像处理中的一个重要领域。这个文件夹包含了用MATLAB实现的多种图像质量评价算法。