“Context encoders: Feature learning by inpainting.” CVPR 2016. [2] Zhang, Richard, et al. “Split-brain autoencoders: Unsupervised learning by cross-channel prediction.” CVPR 2017 [3] Gao, Peng, et al. “Convmae: Masked convolution meets masked autoencoders.” arXiv 2022. [4] He,...
A Variational Autoencoder based on the ResNet18-architecture, implemented in PyTorch. Out of the box, it works on 64x64 3-channel input, but can easily be changed to 32x32 and/or n-channel input. Instead of transposed convolutions, it uses a combination of upsampling and convolutions, as...
Pytorch implementation of a Variational Autoencoder trained on CIFAR-10. The encoder and decoder modules are modelled using a resnet-style U-Net architecture with residual blocks. - pi-tau/vae
实际上，网络性能通常未能达到100%，可以假设最初的网络（只有前四层）的性能到了98%等等，如果不添加...
推荐:基于 PyTorch,集合 17 种方法,南京大学等提出小样本算法库 LibFewShot。 论文3:MT-ORL: Multi-Task Occlusion Relationship Learning 作者:Panhe Feng、Qi She、Lei Zhu 等 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2108.05722.pdf 摘要:从现实世界中的 3D 场景拍摄得到 2D 图片时,会不可避免地产生「遮挡」,即...
PyTorch Hub透过API和工作流程，提供开发者基本的模型，来重现机器学习相关的研究，脸书发布内建18种预先...
在这一篇随笔中,我们来观摩下MoCo,该方法在整体形式上更加丰富,动机也十分清晰。文章的作者阵容可以说十分华丽,Kaiming He 以及 Ross Girshick 等都是业界元佬。主干思路提炼了解文章的方法全貌只需要看伪代码足矣。文章的伪代码使用Pytorch形式,非常接地气。''' f_k与f_...
多模态特征融合pytorch代码多模态融合方法 0 前言 本篇文章主要想对目前处于探索阶段的 3D目标检测中多模态融合的方法 做一个简单的综述,主要内容为对目前几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。 在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中,目前大都是将...
faults proposed in this study, the following three criteria are required: First, to improve the effectiveness and robustness of the ensembled model and the sliding window using data augmentation, adding noise, autoencoder (AE) and SAE methods are analyzed in terms of principle and practical ...
PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, EfficientNetV2, NFNet, Vision Transformer, MixNet, MobileNet-V3/V2, RegNet, DPN, CSPNet, and more - pprp/timm