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本项目包含一些经典深度模型的轻量级复现程序,供学习用。
Python
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其它模型
图像分类模型
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Pytorch-Light-Repo-Of-Deep-Learning-Models

本项目包含一些计算机视觉中经典深度学习模型的轻量级复现程序,供学习总结用。每个模型的程序中都会有详细的注释与对照论文解释代码的.md文件。项目中绝大部分的模型与对应的数据集在gtx1060上都是可以训练的。如果需要更高配置显卡,我会特别指出。
建议运行环境:python3.7+ and torch 1.1.0+

目录:

模型 代码进度 解读进度 特殊说明 模型类别
VGG 完成 计划中 - 图像分类
ResNet 完成 计划中 - 图像分类
DenseNet 完成 - - 图像分类
ShuffleNet - - - 图像分类
SSD - - - 目标检测
Yolo v2 - - - 目标检测
RetinaNet - - - 目标检测
Faster RCNN - - - 目标检测
Cycle GAN 计划中 - - 生成模型
pix2pix - - - 生成模型
UGATITA - - 需要RTX2080ti 生成模型
CAM 完成 完成 建议使用CPU 注意力机制
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