VGGVGG是牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构，在当年（2014年）的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩（第一名是GoogleNet）。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层（3x3）来
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2024-03-11 09:20:17
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An Attentive Survey of Attention Models2。 attention 模型 seq2seq模型包括一个编解码结构。通常都是RNN结构。 挑战： 1.编码器会压缩所有的输入信息到一个固定长度的向量。 2.不会像阅读理解和翻译一样的对齐操作。在seq2seq中，输出更期望与输入的特定部分相关。关键：注意力机制可以访问所有的输入。并通过权重来判断输入各部门之间的优先级使
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的DANet自然图像降噪实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某 一个基于GAN的图像降噪框架。本次课...
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2022-12-30 10:02:23
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1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.一 论文导读2.二 论文精读3.三 代码实现4.四 问题思索《》—待写作者：单位：发表会议及时间：Submission historyAbstract...
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2021-08-02 14:41:31
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什么是注意力（Attention）？ 注意力机制可看作模糊记忆的一种形式。记忆由模型的隐藏状态组成，模型选择从记忆中检索内容。深入了解注意力之前，先简要回顾Seq2Seq模型。传统的机器翻译主要基于Seq2Seq模型。该模型分为编码层和解码层，并由RNN或RNN变体（LSTM、GRU等）组成。编码矢量是从模型的编码部分产生的最终隐藏状态。该向量旨在封装所有输入元素的信息，以帮助解码器进行准确的预
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2024-01-26 08:39:34
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位置注意力模块和通道注意力模块，论文在Cityscapes，PASCAL Context和COCO数据集上都取得了SOTA效果。在位置注意力模块中，任一位置的特征的更新是通过图像所有位置上特征的带权聚合进行更新，权重是由两个位置上特征的相似性决定的，也就是说无论两个位置的距离只要他们的特征相似那么就能得到更高的权重。通道注意力模块中也应用了相似的自注意力机制来学习任意两个通道映射之间的关系，同样通过所有通道的带权加和来更新某一个通道。将空间维度和通道维度上的语义信息分开进行提取，最后再做特征融合。...
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2023-05-10 14:50:14
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简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包：设置参数：给出标准数据：构建模型：构建优化器迭代细节画图全部代码：参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
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2024-04-30 02:20:12
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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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本文代码基于 PyTorch 1.x 版本，需要用到以下包：import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
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2023-06-29 13:39:41
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Resnet的pytorch官方实现代码解读 目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet代码细节分析 前言pytorch官方给出了现在的常见的经典网络的torch版本实现。仔细看看这些网络结构的实现，可以发现官方给出的代码比较精简，大部分致力于实现最朴素结构，没有用很多的技巧，在网络
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2023-12-18 19:17:24
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目录1、PyTorch2、PyTorch常用的工具包3、PyTorch特点4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识，希望对大家理解PyTorch有一定的帮助！1、PyTorchPyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的，解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题，
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2023-12-07 16:09:02
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目录ResNet-18网络结构简图ResNet-18的代码结构残差块结构ResNet类构造方法和forward_make_layer方法完整的ResNet-18结构图 使用的resnet-18的源代码来源于 PyTorch1.0， torchvision0.2.2 ResNet-18网络结构简图ResNet（Residual Neural Network）来源于微软研究院的Kaiming He
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2023-11-09 06:05:09
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目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
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2023-08-05 13:32:08
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最近在复现经典cv论文的网络结构，经典的AlexNet，VGG等网络由于基本都是同源的。基本只是深度和预处理的代码不同，因此用Pytorch搭建起来很容易，到了RetinaNet，由于其将多个网络融合，代码和实验量较大（RetinaNet论文的实验量吓到我了，真、实验狂魔）复现起来较困难，因此选择了取github上下载大佬的代码来用。此帖记录了跑代码的过程和全程遇到问题的解决方案。一、项目链接我采
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2023-07-20 14:17:55
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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在本篇博文中，我将深入探讨如何使用 PyTorch 进行深度学习任务，包括一些代码示例和设计结构。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，其灵活性和高效性使其在研究和工业界获得了广泛应用。本文的结构将包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和异常检测。在每个部分中，我将借助不同的图表和示例代码来进行清晰的展示。
## 协议背景
在深入 PyTorch 代码之前，我们首先需要了解其
之前对GCN的理解始终不清不楚，今天根据代码仔细理解了一下，其实这份代码已经有不少人都做过注释，注释也很详细，这里有一篇博客写的非常详细，附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github，链接为：Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分：GCN代码主体有4个py文件：layers.py models.py train.py ut
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2023-09-26 13:28:43
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文章目录前言一、训练代码二、Faster RCNN整体架构2.1 FasterRCNN模型架构2.2 FasterRCNNVGG16内部结构2.2.1 RegionProposalNetwork结构代码2.2.2 VGG16RoIHead结构代码2.3 FasterRCNNTrainer类代码介绍参考 前言本文将带大家稍微详细地了解Faster RCNN的整体构造以及对应的每个块的构造细节。感谢
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2023-12-15 11:56:42
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1. 项目地址多层LSTM项目2. 项目数据使用text8.zip Linux下下载指令curl http://mattmahoney.net/dc/text8.zip > text8.zip3. 命令行运行指令python3.5 ptb_word_lm.py --data_path=simple-examples/data/4. 程序入口项目由ptb_word_lm.py文件中第526-5
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2023-10-15 08:21:33
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