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DenseNet的应用--语义分割--(DenseASPP )
转载自:https://blog.csdn.net/u011974639 DenseASPP DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes 原文地址:DenseASPP 收录:CVPR2018(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 代码: PyTorch 简介: 将DeepLab系列中的ASPP和DenseNet中的密集连接相结合,构成了DenseASPP。
GAN如此简单的PyTorch实现,一张脸生成72种表情(附代码)
随着GAN的发展,单凭一张图像就能自动将面部表情生成动画已不是难事。但近期在Reddit和GitHub热议的新款GANimation,却将此技术提到新的高度。GANimation构建了一种人脸解剖结构(anatomically)上连续的面部表情合成方法,能够在连续区域中呈现图像,并能处理复杂背景和光照条件下的图像。
[译] 哪一个深度学习框架增长最迅猛?TensorFlow 还是 PyTorch?
在 2018 年的 9 月,我在一篇文章中,从需求量,工程使用量以及流行程度等方面对比了所有的主流深度学习框架。TensorFlow 处于绝对的王者地位,而 Pytorch 则是一位跃跃欲试的年轻挑战者。 半年过去了,这种形势是否有所改变呢?
云栖科技评论第78期:不能在真空中发展人工智能
从MIT的计算与人工智能学院,到NVIDA的Clara平台,我们不难读出人工智能当前的两大发展关键词:第一是融合,与产业、科研、民生、经济实现充分的融合,发挥最大的价值;第二是利旧,搞AI绝对不是推倒重建,而是以融合为基础的充分利旧,这不仅降低AI应用的成本开支,让AI能够更易被接受,更重要的是它说明了AI的“身份和地位”:这是一项社会生活、经济发展、产业升级中的“支撑性技术”,单纯的发展AI就像在真空中发展互联网一样,不可能成功。
关于在阿里云轻量应用服务器Windows Server 2012 R2上搭建Python和Pytorch环境介绍
因为科研需要和场所限制,利用远程进行基本的神经网络训练十分方便。本文主要介绍在阿里云轻量应用服务器Windows Server 2012 R2上搭建Python和Pytorch环境可能遇到的问题和具体的步骤。
PyTorch 1.0 正式公开,Caffe2并入PyTorch实现AI研究和生产一条龙
今天,Facebook正式公布PyTorch 1.0,这个新的框架将PyTorch 0.4与Caffe2合并,并整合ONNX格式,让开发者可以无缝地将AI模型从研究转到生产,而无需处理迁移。
MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南
一、安装 地址:MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本) 首先要阅读官网说明的环境要求,千万不要一股脑直接安装,不然后面程序很有可能会报错!!! PyTorch 1.0 from a nightly release.
揭秘GPU
GPU在机器学习中至关重要,但很少有人能解释清楚,本文对此进行了一番研究。
浅谈迁移学习图像分类
不同的数据集是如何进行迁移学习的?常见的迁移学习策略有哪些?本文一一进行讲解,并分析在何种情况应该使用哪种策略。
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