UNet Stylegan2 使用UNet Discriminator实现Stylegan2。该存储库的工作方式与大致相同。只需将所有stylegan2_pytorch命令替换为stylegan2_pytorch unet_stylegan2 。 更新：结果非常好。将需要研究将其与其他一些技术结合起来，然后我将编写完整的使用说明。 安装 $ pip install unet-stylegan2 用法 $ unet_stylegan2 --data ./path/to/data 引文 @misc { karras2019analyzing , title = { Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN } , author = { Tero Karras and Samuli Laine and Miika

此文件为yolo模型（1-3）的pytorch实现以及ssd目标检测的pytorch实现

Unet pytorch实现

在CIFAR10数据集上做的图像分类任务，使用了多个主流的backbone网络，希望可以为想要入门深度学习的同志们，提供一个方便上手、容易理解的教程。

Im2Latex 深层CNN编码器+ LSTM解码器，用于图像到乳胶， 的模型架构的pytorch实现 此实现的示例结果 在IM2LATEX-100K测试数据集上的实验结果 蓝色4 编辑距离 完全符合 40.80 44.23 0.27 入门 安装依赖项： pip install -r requirement.txt 下载数据集进行训练： cd data wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_validate_filter.lst wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_train_filter.lst wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_test_filter.lst

利用pytorch实现图像分类

WavenetAutoEncoder Wavenet自动编码器的pytorch实现：

矢量量化变分自编码器 这是矢量量化变分自动编码器（ ）的PyTorch实现。 您可以找到作者的带有。 安装依赖项 要安装依赖项，请使用Python 3创建一个conda或虚拟环境，然后运行pip install -r requirements.txt 。 运行VQ VAE 要运行VQ-VAE，只需运行python3 main.py 如果要保存模型，请确保包括-save标志。 您也可以在命令行中添加参数。 默认值指定如下： parser . add_argument ( "--batch_size" , type = int , default = 32 ) parser . add_argument ( "--n_updates" , type = int , default = 5000 ) parser . add_argument ( "--n_hiddens" , type

描述 此回购包含ICNet实现由PyTorch，基于的Hengshuang赵和等。 al（ECCV'18）。 默认情况下，对进行培训和评估。 要求 带有以下pip3 install -r requirements.txt Python 3.6或更高版本： 火炬== 1.1.0 torchsummary == 1.5.1 火炬视觉== 0.3.0 numpy == 1.17.0 枕头== 6.0.0 PyYAML == 5.1.2 更新 2019.11.15：更改crop_size=960 ，最佳mIoU增至71.0％。 花了大约2天的时间。 获取 表现 方法 浓度（％） 时间（毫秒） 第一人称射击 内存（GB） 显卡 ICNet（论文） 67.7％ 33毫秒 30.3 1.6 泰坦X ICNet（我们的） 71.0％ 19毫秒 52.6 1.86 GTX

PyTorch模型 CNN网络的Pytorch实现 古典网络 AlexNet： VGG： ResNet： 初始V1： InceptionV2和InceptionV3： InceptionV4和Inception-ResNet： 轻量级网络 MobileNets： MobileNetV2： MobileNetV3： ShuffleNet： ShuffleNet V2： 挤压网 Xception 混合网 幽灵网 对象检测网络 固态硬盘： YOLO： YOLOv2： YOLOv3： FCOS： FPN： 视网膜网 对象作为点： FSAF： 中心网 FoveaBox 语义分割 FCN 快速SCNN LEDNet： 网络 鱼眼MODNet： 实例细分 极地面具 人脸识别和识别 面盒 LFFD 变脸网 人体姿势估计 堆叠式沙漏网络 简单基准 脂蛋白