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Python使用AI animegan2-pytorch制作属于你的漫画头像/风景图片

Python使用AIanimegan2-pytorch制作属于你的漫画头像1.效果图2.原理3.源码参考gitclonehttps://github.com/bryandlee/animegan2-pytorchcd./animegan2-pytorchpythontest.py--photo_pathimages/photo_test.jpg--save_pathimages/animegan2_result.png1.效果图官方效果图如下:效果图v2512模型如下:效果图v1512模型如下:效果图v1效果不太好如下:效果图rece如下人物会有一种病态的美,过于白了,风景上效果更好一些;人物

图像分割Unet算法及其Pytorch实现

文章目录简介实现数据集训练预测简介UNet是一种用于图像分割的神经网络,由于这个算法前后两个部分在处理上比较对称,类似一个U形,如下图所示,故称之为Unet,论文链接:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation,全文仅8页。从此图可以看出,左边的基础操作是两次3×33\times33×3卷积后池化,连续4次,图像从572×572572\times572572×572变成32×3232\times3232×32。右侧则调转过来,以两次3×33\times33×3卷积核一个2×22\times22×2上采样卷积作为一组,再来四

深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现

深度学习网络模型MobileNet系列MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3网络详解以及pytorch代码复现1、DW卷积与普通卷积计算量对比DW与PW计算量普通卷积计算量计算量对比2、MobileNetV1MobileNetV1网络结构MobileNetV1网络结构代码3、MobileNetV2倒残差结构模块倒残差模块代码MobileNetV2详细网络结构MobileNetV2网络结构代码4、MobileNetV3创新点MobileNetV3详细网络结构注意力机制SE模块代码InvertedResidual模块代码整体代码pytorch代码复现MobileNe

CUDA与PyTorch版本对应关系

PyTorch版本CUDA版本1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.19.21.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.010.01.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.110.11.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.110.21.7.0、1.7.111.01.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.111.11.8.1、1.9

Linux 系统安装 Pytorch

文章目录配置Anaconda下载Anaconda安装Anaconda配置Pytorch创建虚环境安装Pytorch配置Anaconda下载Anaconda(1)网页方式下载离线包进入Anaconda官网,出现如下的页面。Anaconda会根据访问网页所使用的系统,推荐对应的Anaconda版本,无需担心版本错误,点击Download下载。(2)wget命令方式下载(推荐)进入清华大学开软软件镜像站,选择适应的Anaconda版本,如以下的页面。复制Anaconda的下载链接,打开Linux终端,执行以下命令进行下载。wgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.c

pytorch实现AI小设计-1:Resnet50人脸68关键点检测

 项目简介    本项目是AI入门的应用项目,后续可以补充内容完善作为满足个人需要。通过构建自己的人脸数据集,此项目训练集为4580张图片,测试集为2308张图片,使用resnet50网络进行训练,最后进行效果展示。本项目也提供了量化内容,便于在硬件上部署。模型介绍         研究AI网络的人拥有网络命名权。比如我研究出来一个网络,效果很好,要发一篇论文来介绍这个网络,论文中需要给网络起个名字,并且希望这个名字可以流传很广。那么,简单、好记同时又能概括网络思想的名字肯定是首选。Resnet50就是这样的名字,这个网络的核心思想,就藏在名字里。Res+net+50,Res是Residual

Ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch

Ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch安装Nvidia显卡驱动安装CUDA安装cuDNN安装VSCode安装Anaconda并更换源在虚拟环境中安装GPU版本的PyTorchReference这篇博文主要介绍的是Ubuntu22.04系统中软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch等软件和环境的安装和配置,在上一篇博文Ubuntu22.04双系统安装、配置及常用设置中介绍了Ubuntu22.04双系统的安装、配置、终端常用操作的快捷键以及一些常用设置(如同步时间、更改启动默认项、添加右击新建文件选项、创建桌面快捷方式等),有需要的可自行点击

pytorch入门篇2 玩转tensor(查看、提取、变换)

上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor:pytorch入门篇1——创建tensor,这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换,是pytorch处理数据的基本方法。文章目录1tensor数据查看与提取2tensor数据变换2.1重置tensor形状:pytorch.view()2.2增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.squeeze()2.3tensor扩充:torch.expand()/torch.repeat()2.4tensor维度交换/重新排序:torch.transpose()/torch.permute(

小知识点系列(十六) 本文(3万字) | 解深度解读PyTorch model的 | modules() |children() | named_children() | parameters() |

点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程文章目录1.model.modules()2.model.named_modules()3.model.children()4.model.named_children()5.model.parameters()6.model.named_parameters()7.model.state_dict()推荐阅读࿱

3D点云 (Lidar)检测入门篇 - PointPillars PyTorch实现

3D点云(Lidar)检测入门篇-PointPillarsPyTorch实现完整代码:https://github.com/zhulf0804/PointPillars。自动驾驶中基于Lidar的object检测,简单的说,就是从3D点云数据中定位到object的框和类别。具体地,输入是点云X∈RN×c\mathbfX\in\mathbbR^{N\timesc}X∈RN×c(一般c=4c=4c=4),输出是nnn个检测框bboxes,以第iii个检测框bbox为例,它包括位姿信息(xi,yi,zi,wi,li,hi,θi)(x_i,y_i,z_i,w_i,l_i,h_i,\theta_i)(x