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pytorch-cifar100

使用PyTorch高效训练和测试CIFAR-100数据集

Pytorchcifar100卷积神经网络模型训练网络架构Github开源项目

pytorch-cifar100项目提供了一套完整的训练和测试框架，使得使用者能在CIFAR-100数据集上通过多种网络架构实施图像识别。支持的网络包括VGG, ResNet, DenseNet等多种深度学习模型，并详细记录每种模型的错误率。项目还包括自定义数据集模块的示例代码，供不熟悉数据处理的用户参考。项目提供了清晰的代码，便于使用者根据需求调整模型训练与测试。

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介绍相关项目
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。
3D-ResNets-PyTorch - 用于动作识别的 3D ResNets
3D ResNetsAction RecognitionGithubPyTorchSpatiotemporal 3D CNNs开源项目预训练模型
该项目提供基于PyTorch的3D ResNet代码，适用于动作识别，支持Kinetics和Moments in Time等数据集。项目包含训练、微调和测试脚本，并提供预训练模型，支持最新的PyTorch版本和分布式训练。用户可使用详细脚本进行数据准备和模型评估，适合研究与应用。
pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
torchmetrics - 100+ PyTorch 指标实现的集合，以及一个易于使用的 API 来创建自定义指标
GithubPyTorchTorchMetrics分布式训练度量开源项目机器学习
TorchMetrics提供超过100种PyTorch指标的实现，拥有易用的API和支持自定义指标的功能，优化分布式训练并减少样板代码。它支持自动批次累积和设备同步，模块化设计使得指标可以自动放置在正确的设备上，并兼容PyTorch Lightning。覆盖音频、分类、检测、图像等多个领域，并提供可视化工具，便于理解机器学习算法。
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。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型，经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch，并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下，实现了高效性能与计算资源节约，适合作为多种视觉任务的解决方案。
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k，根植于EfficientNet，经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch，专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类，具有优越的准确性和效能。其结构简洁，具备卓越的特征提取和图像嵌入能力，在多种计算机视觉任务中广泛应用。
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现
GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目
本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。
torch-conv-kan - 引入基于Kolmogorov-Arnold表示理论的高效卷积神经网络
CUDAConvolutional layersGithubKolmogorov-Arnold NetworksPyTorchTorchConv KAN开源项目
项目展示了使用PyTorch和CUDA加速的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）模型的训练、验证和量化，支持MNIST、CIFAR、TinyImagenet和Imagenet1k数据集的性能评估。当前项目持续开发，已发布涉及ResNet、VGG、DenseNet、U-net等架构的新模型和预训练权重，适用于医疗图像分割和高效卷积神经网络的进一步研究和优化。
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。
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