目录前言一、GaitSet模型简介二、数据集介绍（原文链接：[]()）三.数据预处理四、测试1、config.py配置2、test.py运行 以下是本篇文章正文内容，提供对于GaitDatasetB数据集的GaitSet论文的复现，下面案例可供参考PS：再次重申，博主并非研究GaitSet方向，该文章为小学期作业，因此探究并不深入，博主对模型理解也不深入，大家遇到问题可以在评论区提问，欢迎大家同
RCAN复现摘要：RCAN是一种很深的卷积神经网络，其包含 RIR（Residual In Residual）架构，加快了网络的训练速度，还包含通道注意力（Channel Attention）机制，通过对特征通道之间的相互依赖性建模来自适应地重新缩放每个通道的特征。本文通过下载的RCAN源代码，搭建了相应的环境对其进行复现，并对复现过程相应的步骤进行了详细介绍。关键字：RCAN，RIR,CA1.环
摘要本文用于学习代码生成论文：code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code Tensorflow版本：https://github.com/tech-srl/code2seq jupyter+pytorch版本：https://github.com/m3yrin/code2seq 本文跑的是
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2024-05-09 09:07:08
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联邦蒸馏领域中，有哪些有意思的工作简要向大家推荐一下自己近期在联邦蒸馏方面的研究工作，按照心目中创新度从高到低进行排序，与工作的扎实程度以及发表的会议期刊等级无关。如有不妥，真心接受批评指正。Top-1：FedCache: A Knowledge Cache-driven Federated Learning Architecture for Personalized Edge Intellige
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2024-01-26 11:38:48
225阅读
# 如何实现unetpytorch复现代码
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取代码) --> B(搭建环境)
B --> C(加载数据)
C --> D(构建模型)
D --> E(训练模型)
E --> F(评估模型)
```
## 2. 整体流程
| 步骤 | 操作 |
|------|-
原创
2024-07-13 05:39:57
293阅读
# PyTorch复现代码：从理论到实践
在深度学习的研究与应用中，复现论文中的实验结果是一项重要的工作。通过复现，研究者不仅可以提高自己的理论知识，还有助于深入理解模型的机制。本文将重点介绍如何使用 PyTorch 进行复现，并提供相关代码示例。通过这个过程，我们可以更好地掌握深度学习模型的构建与训练。
## PyTorch简介
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其简单易用、灵活
# 复现机器学习代码的完整指南
在与机器学习的世界相遇时，复现已有的代码是一个非常重要的学习步骤。下面将为你详细讲解如何完成这一过程。
## 流程概述
复现机器学习代码的过程通常包括以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 理解问题 | 确定你要复现的模型或算法的目标和数据类型。 |
| 2. 环境配置 | 确保你的开发环境中安装了必要的库和工具。 |
train.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import os from tensorboardX import SummaryWriter import torchvision.datase ...
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2021-09-23 18:48:00
186阅读
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代码及复现 清单 依赖项 硬件条件及软件条件。如果你用的语言是 Python，那么当使用 pip 和 virtualenv 时，你需要提供 requirements.txt 文件；当使用 anaconda 时，你需要提供 environment.yml 文件；当使用的是代码库时，你需要提供setup ...
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2021-09-01 19:21:00
2966阅读
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原始论文 Rethinking Style Transfer: From Pixels to Parameterized Brushstrokes 项目地址 tensorflow版本 pytorch版本 前期准备 conda环境配置 创建环境时直接安装tensorflow-gpu==1.14会莫名出 ...
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2021-10-25 18:52:00
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前置DQN
原创
2021-08-10 11:54:06
448阅读
1. 前言在环视图像的网络中，常使用鸟瞰图来进行特征提取，尽管比体素表示更加高效，但也会损失部分信息，为了解决这个问题，TPVFormer论文中提出了三个视图来表示三维特征的方法，并且在实验中验证了仅使用图像作为输入，能够与雷达获得相当的分割效果。本文主要介绍如何在本地运行mini数据集，以及生成对应的视频，后续会对源码进行深入学习。mini数据集: https://pan.baidu.com/s
在编写程序过程中，特别是刚刚入行没有多久的程序员，经常会犯的一个错误就是大段大段的复制粘贴代码。把功能相近的代码直接复制过来而不加以修改。这个习惯也许来源于你的老师也许来源于你本身的原因。总之，对于这一类程序员最好的设计模式就是“Ctrl+C(复制)”和“Ctrl+V(粘贴)”。但是复制代码虽然在一定程度上提高了编程的速度，但是更多的是带来了不可预计的问题：若要修改这个功能的代码，却只修改了一部分
文章目录讨论的问题梯度消失/梯度爆炸解决方法Batch Normalization文中亮点实验model.pytrain.py迁移学习编辑数据集predict.py 讨论的问题梯度消失/梯度爆炸梯度小于1，反向传播过程中，每过一层都要乘以小于1的数，最终趋于0，即梯度消失梯度大于1，反向传播过程中，每过一层都要乘以大于1的数，最终趋于无穷，即梯度爆炸解决方法数据进行标准化处理权重初始化Batch
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2024-03-21 17:17:40
127阅读
# Keras与PyTorch的代码复现
深度学习框架的快速发展给研究人员和开发者带来了极大的便利。其中，Keras和PyTorch是两个受欢迎的深度学习框架。Keras以其易于使用和定义简洁著称，而PyTorch则因其灵活性和动态图特性受到青睐。本文将简单介绍如何将Keras中的代码复现为PyTorch代码，并附上示例。
## Keras与PyTorch的基础比较
在Keras中，构建一个
LSB算法（Least Significant Bit）是一种简单的图像隐写术，可以将秘密信息隐藏在图像的最低有效位中，从而在不影响图像质量的前提下实现秘密通信。在本文中，我将教会你如何使用Python实现LSB算法。
## 1. 整体流程
下面是实现LSB算法的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取载体图像和秘密信息 |
| 2 | 将秘密信息转换
原创
2023-09-04 13:24:26
597阅读
背景介绍 U-Net可以说是当今时代下一个炙手可热的网络模型，作为分割领域的一种基础网络，其代表了一种高性能的基础网络设计架构，很多网络为了延续U-Net的核心思想，加入了新的模块或者融入其他设计理念设计而成。如今，所有的图像分割问题，人们都会尝试着用各种U-Net网络架构看看效果。论文传送门ttps://www.sogou.com/link?url=hedJjaC291OjP4LRzI
# LSB算法在图像处理中的应用
LSB算法（Least Significant Bit algorithm）是一种用于信息隐藏的技术，常用于数字图像处理中。通过修改图像的最低有效位（LSB）来隐藏秘密信息，这种方法在保持图像质量的同时可以将额外的信息隐藏在图像中。LSB算法被广泛应用于数字水印、版权保护和隐私保护等领域。
## LSB算法原理
LSB算法的原理非常简单，就是通过修改图像的最
原创
2024-05-06 05:37:44
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## UNet：医学图像分割之王
随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域得到了广泛的应用。其中，UNet作为一种特殊的卷积神经网络架构，尤其在医学图像分割任务中表现突出。在本文中，我们将介绍UNet的基本结构，工作原理，并提供用PyTorch实现的代码示例。
### UNet的基本架构
UNet由两部分组成：编码器和解码器。编码器部分逐渐缩小图像尺寸，提取特征；解码器
点击下方标题，迅速定位到你感兴趣的内容前言Bahdanau AttentionLuong AttentionSelf-Attention、Multi-Head AttentionLocation Sensitive AttentionAttention形式Soft attention、global attention、动态attentionHard attentionLocal Attentio
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2024-05-21 13:08:47
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