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adversarial-attacks-pytorch

提供对抗攻击方法的PyTorch库,支持多种攻击技术

Torchattacks是一个专为PyTorch用户设计的对抗攻击库,提供类似PyTorch的接口和函数,便于生成对抗样本。支持包括FGSM、PGD、CW和AutoAttack在内的多种攻击方法,并附有详细的使用案例和安装指南,适用于机器学习和深度学习模型的安全性测试和对抗训练效果的提升。

AdversarialNetsPapers - 综合资源集合揭示生成对抗网络的应用与理论进展
Github卷积神经网络图像合成图像翻译开源项目生成对抗网络面部属性操作
AdversarialNetsPapers 作为一个致力于生成对抗网络(GANs)的论文与资源集,包括影像转换、面部属性操作等应用范畴以及理论研究和机器学习实践。项目自2014年以来,积累包含大量关键论文与对应代码,为研究者与开发者构建了一个深度学习、图像处理及生成模型的知识库。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现,优化训练收敛和模型稳定性
AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目
gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN,优化了跳层激励和辅助重建损失,以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器,具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区,与LAION合作获取更多支持。
Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台
GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台,覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新,致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源,进行高效的机器学习和科研实验。
opacus - 简化PyTorch差分隐私训练流程
GithubOpacusPyTorch差分隐私开源项目机器学习隐私引擎
Opacus库简化了在PyTorch模型中实现差分隐私训练的流程,只需最少量的代码修改,且对训练性能影响小。用户可以实时在线监控隐私预算的使用情况。Opacus适用于机器学习从业者和差分隐私研究人员,提供简便的安装方式和详细的教程,帮助用户快速上手。丰富的使用案例和迁移指南使其成为探索差分隐私领域的重要工具。
generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现
GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络
该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程(SDE)求解器。其使用Python和PyTorch开发,安装方便,并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门,并通过文档进一步学习。除了基础功能外,还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
albumentations - 提升深度学习模型质量的图像增强Python库
AlbumentationsGithubPython库图像增强开源项目深度学习计算机视觉
Albumentations, 一个高效的Python库用于图像增强,通过逾70种方法优化深度学习和计算机视觉模型性能。支持PyTorch和TensorFlow框架,适合多种视觉任务如分类、语义分割和目标检测。
IQA-PyTorch - 纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱
GPU加速GithubIQAPyTorch图像质量评估开源项目纯Python
IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱,支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速,评估速度优于Matlab实现,用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用,提供便捷的基准数据集下载和详细文档,适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。
serve - 提高PyTorch模型服务效率和安全性的关键技术
GithubPyTorchTorchServe大规模模型安全性开源项目模型服务
TorchServe是一款高效灵活的平台,用于生产环境中PyTorch模型的部署和扩展。最新版本通过默认启用的令牌授权机制和增强的模型API控制,有效预防未授权API调用和恶意代码风险。此外,该平台还支持在不同环境(包括本地、云服务及各类硬件)中快速部署模型。
pytorch-grad-cam - 全面解析AI在计算机视觉领域的可解释性技术
GithubGrad-CAMPyTorch可视化开源项目模型解释热门计算机视觉
pytorch-grad-cam是一个先进的AI解释性工具包,适用于PyTorch平台,提供了多种像素归因方法,支持常见的CNN和视觉变换器模型。这个包不仅可以用于生产中对模型预测的诊断,也适用于模型开发阶段。通过包括平滑方法和高性能的批处理支持,pytorch-grad-cam能够在多种场景下提供详尽可靠的视觉解释,助力研究人员和开发者深入理解模型决策过程。
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