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文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】29 【代码汇总】GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)

1 GaitSet_DataLoader.pyimport numpy as np # 引入基础库 import os import torch.utils.data as tordata from PIL import Image from tqdm import tqdm import random # 1.1定义函数，加载文件夹的文件名称 # load_data函数， 分为3个步...

【Pytorch神经网络实战案例】29 【代码汇总】GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】28 GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)

1 CASIA-B数据集本例使用的是预处理后的CASIA-B数据集， 数据集下载网址如下。    http：//www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20cH.asp该数据集是一个大规模的、多视角的步态库。其中包括124个人，每个人有11个视角(0，18，36，...，180)，在3种行走条件(普通、穿大衣、携带包裹)下采集。1.1....

【Pytorch神经网络实战案例】28 GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】26 MaskR-CNN内置模型实现目标检测

1 Pytorch中的目标检测内置模型在torchvision库下的modelsldetecton目录中，找到__int__.py文件。该文件中存放着可以导出的PyTorch内置的目标检测模型。2 MaskR-CNN内置模型实现目标检测2.1 代码逻辑简述将COCO2017数据集上的预训练模型maskrcnm_resnet50_fpn_coco加载到内存，并使用该模型对图片进行目标检测。2.2 ....

【Pytorch神经网络实战案例】26 MaskR-CNN内置模型实现目标检测
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】27 MaskR-CNN内置模型实现语义分割

1 PyTorch中语义分割的内置模型在torchvision库下的models\segmentation目录中，找到segmentation.Py文件。该文件中存放着PyTorch内置的语义分割模型。2 MaskR-CNN内置模型实现语义分割2.1 代码逻辑简述将COCO 2017数据集上的预训练模型dceplabv3_resnet101_coco加载到内存，并使用该模型对图片进行语义分割。2....

【Pytorch神经网络实战案例】27 MaskR-CNN内置模型实现语义分割
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】23 使用ImagNet的预训练模型识别图片内容

1 案例基本工具概述1.1 数据集简介Imagenet数据集共有1000个类别，表明该数据集上的预训练模型最多可以输出1000种不同的分类结果。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领....

【Pytorch神经网络实战案例】23 使用ImagNet的预训练模型识别图片内容
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类

Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法，该方法比普通Dropout的泛化能力更好，同时又可以缩短模型的训练时间。XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和验证集的错误率和损失，参见的论文编号为arXⅳ:1905.09788,20191 实例说明本例就使用Muli-sampleDropout方法为图卷积模型缩短训练时间。1.1 Multi-sample....

【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片

图片搜索器分为图片的特征提取和匹配两部分，其中图片的特征提取是关键。将使用一种基于无监督模型的提取特征的方法实现特征提取，即最大化深度互信息（DeepInfoMax，DIM）方法。1 最大深度互信信息模型DIM简介在DIM模型中，结合了自编码和对抗神经网络，损失函数使用了MINE与f-GAN方法的结合。在此之上，DM模型又从全局损失、局部损失和先验损失3个损失出发进行训练。1.1 DIM模型原理....

【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片
文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据

1 WGAN-div 简介W散度的损失函数GAN-dv模型使用了W散度来替换W距离的计算方式，将原有的真假样本采样操作换为基于分布层面的计算。2 代码实现在WGAN-gp的基础上稍加改动来实现，重写损失函数的实现。2.1 代码实战：引入模块并载入样本----WGAN_div_241.py（第1部分）import torch import torchvision from torchvision ....

【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据
文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】15 WGAN-gp模型生成Fashon-MNST模拟数据

1 WGAN-gp模型生成模拟数据案例说明使用WGAN-gp模型模拟Fashion-MNIST数据的生成，会使用到WGAN-gp模型、深度卷积GAN(DeepConvolutional GAN，DCGAN)模型、实例归一化技术。1.1 DCGAN中的全卷积WGAN-gp模型侧重于GAN模型的训练部分，而DCGAN是指使用卷积神经网络的GAN，它侧重于GAN模型的结构部分，重点介绍在DCGAN中使....

【Pytorch神经网络实战案例】15 WGAN-gp模型生成Fashon-MNST模拟数据
文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据

1 条件变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明在实际应用中，条件变分自编码神经网络的应用会更为广泛一些，因为它使得模型输出的模拟数据可控，即可以指定模型输出鞋子或者上衣。1.1 案例描述在变分自编码神经网络模型的技术上构建条件变分自编码神经网络模型，实现向模型输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能。1.2 条件变分自编码神经网络的实现条件变分自编码神经网络在变分自编码神经网络基础之上....

【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据

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