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搜索资源列表

  1. LSUN数据集（包括论文和kitchen子集）

  2. 类似ImageNet的大规模数据集，相对ImageNet,LSUN分类更丰富，不仅有物品分类，也要场景分类，下载文件内附百度云盘提取码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：224
    • 提供者：disanda

  1. LSUN数据集(dining_room子集)

  2. 类似ImageNet的大规模数据集，相对ImageNet,LSUN分类更丰富，不仅有物品分类，也要场景分类，下载文件内附百度云盘提取码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：224
    • 提供者：disanda

  1. LSUN数据集(bedroom子集)

  2. LSUN数据集(bedroom),文件中包含百度网盘提取码。LSUN是一个比较有特色的大规模数据集，相对ImageNet而言，分类更丰富，不仅有物体分类，还有场景分类。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：224
    • 提供者：disanda

  1. pytorch之ImageFolder使用详解

  2. pytorch之ImageFolder torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。在这里介绍一个会经常使用到的Dataset——ImageFolder。 ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下： ImageFolder(root, tr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38651507

  1. pytorch-fid：使用PyTorch计算FID分数-源码

  2. PyTorch的FID分数 这是FréchetInception 到PyTorch正式实施的端口。 有关使用Tensorflow的原始实现，请参见 。 FID是两个图像数据集之间相似度的度量。 它被证明与人类对视觉质量的判断具有很好的相关性，并且最常用于评估生成对抗网络的样本质量。 通过计算两个高斯函数之间的来计算FID，这些高斯函数适合于Inception网络的特征表示。 有关可以找到进一步的见解和对FID分数的独立评估 。 权重和模型的权重和模型完全相同，并经过测试得出了非常相似的结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42178963

  1. pytorch实现mnist分类的示例讲解

  2. torchvision包 包含了目前流行的数据集，模型结构和常用的图片转换工具。 torchvision.datasets中包含了以下数据集 MNIST COCO（用于图像标注和目标检测）(Captioning and Detection) LSUN Classification ImageFolder Imagenet-12 CIFAR10 and CIFAR100 STL10 torchvision.models torchvision.models模块的 子模块中包含以下模型结构。 Ale

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38689338

  1. awesome-pretrained-stylegan2:一组经过预训练的StyleGAN 2模型可供下载-源码

  2. 很棒的预训练风格 预先训练的模型的集合，模型在不同分辨率的不同数据集上进行了训练。 有关StyleGAN 1的预训练模型，请参阅 如果您拥有已知的或想共享的可公开访问的模型，请参阅部分。提示：提交模型的最简单方法是填写此。 目录 楷模 汽车（config-e） ， 数据集：LSUN汽车 分辨率：512x512配置：e 作者： StyleGAN2实现： ： 许可证：Nvidia源代码许可证-NC 汽车（config-f） ， 数据集：LSUN汽车 分辨率：512x512配置：f 作者： St

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：208666624
    • 提供者：weixin_42126677