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pytorch-fid

生成对抗网络图像质量评估工具

FIDPyTorchGANsFréchet Inception DistanceTensorflowGithub开源项目

pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。

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介绍相关项目
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。
vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库，可应用于图像和音乐生成
DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目
本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现，并转化为Pytorch库，使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像（如VQ-VAE-2）和音乐（如Jukebox）生成中已取得成功，支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化，显著提升了量化效果和稳定性。
Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法，运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能，生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型，为研究人员提供便利的实验和开发环境。
deep-person-reid - 深度学习人员重识别库，支持多GPU训练和跨数据集评估
GithubPyTorchTorchreid多GPU训练开源项目深度学习重识别
Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库，支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集，支持添加模型、数据集和训练方法，提供预训练模型和高级训练技术，并配备可视化工具。
PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具
GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整
该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现，适用于OpenAI Gym环境，帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法，并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行，并提供日志记录、可视化和动画生成工具。
magvit2-pytorch - MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现
AI模型GithubMagViT2Pytorch实现开源项目视频生成语言模型
MagViT2是基于语言模型的最新视频生成和理解技术。该PyTorch实现提供高效视频标记器和训练器，支持大规模数据集。项目包含无查找量化器，适用于多种模态。灵活架构设计允许自定义层和注意力机制，为研究人员提供探索和改进视频生成技术的工具。
test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架
GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉
该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。
vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体
GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。
UnboundedNeRFPytorch - 大规模神经辐射场基准测试的指南
BenchmarkGithubNeRFPytorchState-of-the-artUnbounded Neural Radiance Fields开源项目
UnboundedNeRFPytorch项目专注于基准测试多种最新的大规模神经辐射场（NeRF）算法，并提供简洁高效的代码库。项目展示了在Unbounded Tanks & Temples和Mip-NeRF-360基准测试中的优秀表现，旨在帮助研究人员和开发者提升NeRF应用效果。包括详细的安装步骤、数据处理指南和训练自定义NeRF模型的方法，适合技术用户快速上手并获得佳绩。
ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库，用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型，提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API，用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成，为边缘AI开发提供了实用的工具。
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