Articles under the label of Pytorch

Github项目 - AutoAugment 数据增强策略实现

Github - AutoAugment论文：AutoAugment - Learning Augmentation Policies from Data...

Deep Image Matting 之 Pytorch 实现[转]

原文：Pytorch 抠图算法 Deep Image Matting 模型实现 - 2019.07.21GitHub: deep_image_mattin...

DeepLearningWithPyTorch

torchvision - transform 数据增强

数据增强(Data Augmentation)，又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而提升模型的泛化能力.torchvisi...

torchvision 及 albumentations 数据增强pipeline

From：migrating_from_torchvision_to_albumentationstorchvision 提供了 transforms 数...

EfficientNet - PyTorch及Keras使用

EfficientNet 是一种新的模型缩放方法，准确率比之前最好的Gpipe提高了0.1%，但是模型更小更快，参数的数量和FLOPS都大大减少，效率提升...

图片标注-基于PyTorch的多标签图像分类[译]

原文：Multi-Label Image Classification with PyTorch: Image Tagging - 2020.05.03作...

Pytorch - Boxes之IOULoss 的一种实现.md

From：Github - youngwanLEE/centermask2基于 Pytorch 的IOULoss 的实现.(比较清晰明了)import t...

Pytorch - FocalLoss的几种实现

FocalLoss 用于 one-stage 目标检测算法(Retinanet)，提升检测效果.也可以被用于分类任务中，解决数据不平衡问题.1. Gith...

Pytorch - 单机多卡数据并行DataParallel

单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用不同 batch 的数据进行训练.模...