上一节介绍了app的生成和基础设定这一节会为大家介绍更进一步的，我们需要控制出外远走啦，例如登山啦我们的地形实在太小啦，那怎么办呢？（1）你可以将plane的scale变大一点（2）你可以移除Plane然后添加一个Terrain移除plane添加Terrain然后我们可以制作属于我们的地形地形属性框选中一定形状和大小，然后在地形上拖动，就会出现属于你自己的地形了，应该有点山的轮廓了。成
简单学习一下GAN，主要是为了扩增数据集，目前手上数据太少，一个类别30张图片进行数据增强（旋转，反转等）后的数据量也远远不够，因此试图采用GAN来进行生成数据，添加生成的数据再进行检测和分类不知道能否有很好的效果。如下图我的数据集，想批量生成裂纹，再加上电路板背景复杂，不知道能不能行得通。调研一些paper和博客得出：使用GANs进行简单的数据增强有时可以提高分类器的性能，特别是在非常小或有限的
VAE 模型是一种有趣的生成模型，与GAN相比，VAE 有更加完备的数学理论（引入了隐变量），理论推导更加显性，训练相对来说更加容易。VAE 可以从神经网络的角度或者概率图模型的角度来解释。VAE 全名叫 变分自编码器，是从之前的 auto-encoder 演变过来的，auto-encoder 也就是自编码器，自编码器，顾名思义，就是可以自己对自己进行编码，重构。所以 AE 模型一般都由两部分的网
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2024-07-03 03:31:34
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## 使用PyTorch实现变分自编码器（VAE）的流程
变分自编码器（VAE）是一种流行的生成模型，可以用于图像生成、数据降维等任务。下面的内容将会详细介绍如何利用PyTorch实现一个简单的VAE，并提供一个明确的步骤和代码示例。
### 实现流程
以下是实现VAE的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-17 04:51:35
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基本图形生成算法图元扫描转换 直线段扫描转换 圆弧扫描转换实区域填充图形的剪裁图形反走样消隐光栅化算法线段光栅化算法 DDA算法 中点Bresenham画线算法 Bresenham改进算法圆光栅化算法 中点算法 中
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2024-03-16 01:07:58
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.utils import save
今日概要 - 编码详解 - 文件操作 - 初识函数 一、字符编码1、代码执行过程 代码-->解释器翻译-->机器码-->执行2、ASCII ASCII:一个Bytes代表一个字符（英文字符/键盘上的所有其他字符），1Bytes=8bit，8bit可以表示0-2**8-1种变化，即可以表示256个字符ASCII最初只用了后七位，127个数字，已经完全
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2024-09-08 10:45:03
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1. 前言促使我学习OpenGL新版本的一大动力，就是对改善渲染质量的渴望。谈到渲染，就不能不提光照模型。好的光照模型，对物体的真实感渲染起到至关重要的作用。本章我将从光照模型这个主题切入，来谈一谈如何通过编写shader来控制光照。注：本章的部分内容为主观叙述，未经严格的认证，如有问题，请以OpenGL新版教材为准。关于新版本的一些基础知识，如VBO，VAO的绑定，管线编程机制等，在
Keras搭建GAN生成MNIST手写体GAN简介生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。在GAN模型中，一般存在两个模块： 分别是生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）；二者的互相博弈与学习将会产生相当好的输出。原始
文章目录前言数据的处理数据集的下载数据集的划分AlexNet介绍程序的实现model.pyDropout()函数train.py数据预处理导入数据集train_tool.pypredict.py模型的部署 前言搭建AlexNet来进行分类模型的训练，大致训练流程和图像分类：Pytorch图像分类之–LetNet模型差不多，两者最大的不同就是，读取训练数据的方式不同，前者读取是通过torchvis
总结： AE（自编码器）：编码->n维向量->直接解码 VAE（变分自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE（条件VAE）：每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE（向量量化自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQV
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2024-05-14 22:57:35
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# 变分自编码器（VAE）及其在PyTorch中的实现
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，广泛应用于图像生成、语音合成、异常检测等领域。在这篇文章中，我们将介绍VAE的基本原理，并提供一个基于PyTorch的实现示例，以帮助你更好地理解这一重要的机器学习模型。
## 什么是VAE？
VAE是一种通过变分推断来学习概率模型的生成模型。与传统
# 变分自编码器（Variational Autoencoder）简介
## 引言
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据分布的表示。它是由自编码器（Autoencoder）发展而来的，通过引入隐变量（latent variable）来提高模型的表达能力。VAE结合了无监督学习和生成模型的优点，广泛应用于生成图像、文本等领域。
原创
2023-08-01 00:52:18
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实例引入实例1：演示with session的使用import tensorflow as tf
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
with tf.Session() as sess:
print("相加：%i"%sess.run(a+b))
print("相乘：%i"%sess.run(a*b))结果： 相加：7 相乘：12实例2：演
“文字图像生成（Text-image generation）”即生成带有指定文字的图像。如下图所示，市面常见的通用文生图很难准确地生成带有指定文字的图像。文字图像生成也被称为文本渲染（Text rendering）。 参考排版研究论文合集（Typography Research Collection） 和文本图像的 Diffusion 论文合集 ，相关研究可分为视觉文字生成与编辑（Visual T
# 如何使用PyTorch实现条件变分自编码器（Conditional VAE）
## 引言
条件变分自编码器（Conditional Variational Autoencoder，CVAE）是一种生成模型，它不仅学习数据的潜在表示，还能根据条件变量（如类别）生成样本。本文将指导新手如何在PyTorch中实现CVAE，我们将从理解流程开始，再逐步分析每个步骤，并给出对应的代码。
## 实现
原创
2024-09-30 06:05:38
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目录 广义的文本生成，其他数据源转换成文本 机器翻译的历程 机器翻译的历程 规则、统计、神经网络 RNN的结构 transformer的结构 encoder编码 self-attention 多层迭代 并行计算，距离更短 优势，flops，每秒的浮点数运算次数 困惑度，LSTM并不是参数量越大效果越好 参数量越来越大性能瓶颈 API》算子》cuda kernel 原因 优化方向 形象比喻算子融合
ProGAN的结构ProGAN也是用于图像生成的一种生成对抗网络。在原始GAN 以及一些GAN变体中，都是对搭建好的整个网络(包括生成器和判别器)直接进行训练。而ProGAN的独特之处在于采用了逐步增长的方式，如下图所示：
具体来说，生成器最开始只有一层，用于生成分辨较低的图像，比如图中的44；此时判别器也只有一层，将生成的44的图片和真
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2024-08-14 17:03:15
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本节内容学习了：模型自定义的三种方式：Sequential, Modile List,Module dict；当模型有重复出现的层结构，我们可以构建模型块实现复用来构建复杂模型；如果要对模型进行修改：通过实例化来修改特定的层、通过在forward中增加参数来增加输入（要注意修改函数体内增加的输入是如何起作用的、对应的模型的定义也要进行修改）、通过return特定的值来实现额外输出；模型的读取和保存
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2023-09-04 13:56:45
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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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