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pytorch-receptive-field

PyTorch CNN感受野计算与可视化工具

pytorch-receptive-field是一个专门用于计算和可视化卷积神经网络(CNN)感受野的开源工具。该工具支持2D和3D CNN,能生成直观的感受野2D动画图。它易于集成到PyTorch项目中,可计算整个网络或特定层的感受野大小。这对于分析和优化CNN架构提供了重要参考。

nerf-factory - PyTorch实现的NeRF算法集合
3D渲染GithubNeRFPyTorch开源项目神经辐射场计算机视觉
NeRF-Factory是一个包含7种流行NeRF模型PyTorch实现的开源库。该项目支持7个常用NeRF数据集,提供可视化工具,易于扩展和使用。研究人员可通过简单命令运行不同NeRF模型,进行训练和评估。这个由POSTECH、KAIST和Kakao Brain维护的项目为NeRF研究提供了实用的实验平台。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
nnsight - 解释和操作深度学习模型内部的Python包
GithubPyTorchnnsight开源项目模型操作深度学习模型神经网络解释
nnsight是一个专门用于深度学习模型内部解释和操作的Python包。它可以访问模型隐藏状态、进行噪声注入和跨提示干预。该工具支持保存中间值、修改参数和多token生成等功能,方便研究人员和开发者深入分析和调试神经网络模型。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
insightface - 综合人脸分析开源工具库
GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习
InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。
flops-counter.pytorch - 神经网络运算量与参数计算工具
Githubptflopspytorch参数计数开源项目神经网络计算复杂度
该工具用于计算神经网络中的理论乘法加法运算量,以及参数数量和逐层计算成本。工具支持两个后端:pytorch和aten。aten后端覆盖更多模型架构,而pytorch后端更适合CNN分析。通过设置verbose参数,可以获取未纳入复杂度计算的操作信息,通过ignore_modules选项则可以忽略特定模块,适用于研究用途。适用于Pytorch版本2.0及以上。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看,包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等,实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本,提供简单的安装和启动方式,方便不同操作系统用户使用。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
neurvps - 神经消失点扫描算法及其实现
GithubNeurVPS卷积神经网络开源项目消失点检测深度学习计算机视觉
NeurVPS是一种用于图像消失点检测的深度学习算法。该算法采用几何启发的卷积运算符,结合数据驱动方法和几何先验,在多个数据集上超越了现有方法。项目提供PyTorch实现,包含模型训练、评估和预训练模型,便于研究人员复现实验。
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