matlab插值代码解释FSRCNN由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率卷积神经网络》（CVPR2016）论文。
依存关系Matlab2016火炬1.0.0解释论文作者url：提供的一些Matlab代码。
使用两种语言进行项目的次要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。
概述网络概述和与SRCNN的比较：用法使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。
使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。
使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。
乘坐train.py火车：pythontrain.py将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。
（weights.pkl-＞weights.mat）pythonconvert.py使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。
结果使用./model/weights.mat可以得到结果：Set5平均：重建PSNR=32.52dBVS双三次PSNR
依存关系Matlab2016火炬1.0.0解释论文作者url：提供的一些Matlab代码。
使用两种语言进行项目的次要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。
概述网络概述和与SRCNN的比较：用法使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。
使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。
使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。
乘坐train.py火车：pythontrain.py将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。
（weights.pkl-＞weights.mat）pythonconvert.py使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。
结果使用./model/weights.mat可以得到结果：Set5平均：重建PSNR=32.52dBVS双三次PSNR
2017/10/8 20:19:39
7.89MB
1
变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
2016/5/8 12:34:51
1.51MB
1
torch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltorch
2020/10/25 21:57:40
841.06MB
1
AOD-Netpytorch数据集：original_image.ziptraining_images.zip
2017/7/17 21:58:03
910.61MB
1
NumpywxPythonpytorchtorchvisionPILUsage:$pythonStyleTransferGui.pybutton:contentimg:选择内容图片styleimg:选择风格图片Start:启动风格转换程序ModelChoice:选择模型Preferences-＞hyperparameter:设置训练超参数
2015/6/2 4:24:20
1003KB
1
更新2021/03/27:（1）发布语义分割的预训练模型，其中PointNet++可以达到53.5%的mIoU。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。
2021/5/22 10:51:13
130.98MB
1
1.Unity-2019.2.1f12.python-3.53.dlib-19.184.numpy-1.15.45.torch-1.1.06.opencv-contrib-python3.4.0.127.tqdm-4.23.48.argparse-1.4.09.scipy-1.0.110.tensorboardX网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法，利用Face-to-Parameter的转换快速创建游戏角色，用户还可以自行基于模型结果再次进行修改，直到得到本人满意的人物。
此项目按照论文里的描述建立。
Face-to-ParameterTranslationforGameCharacterAuto-Creation对于输入图片，通过此工具dlib进行脸部截取。
pip3installdlib或者使用conda安装condainstall-cmenpodlibdlib引用模型下载地址:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landm
此项目按照论文里的描述建立。
Face-to-ParameterTranslationforGameCharacterAuto-Creation对于输入图片，通过此工具dlib进行脸部截取。
pip3installdlib或者使用conda安装condainstall-cmenpodlibdlib引用模型下载地址:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landm
2017/9/22 20:41:11
4.6MB
1
基于pytorch的UNet分割网络demo实现，及训练本人的数据集。
包括对相关报错的分析。
收集了几个比较好的前辈的网址。
包括对相关报错的分析。
收集了几个比较好的前辈的网址。
2016/11/24 18:08:04
276KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB