PyTorch
关注
分享
扫一扫
文章平均质量分 90
小吴同学真棒
佛系更新中~~~
希望自己一点点进步，变得强大，结交很多优秀的朋友，积极向上的生活
展开
-
InstDisc 代码解读
这里将解读代码最核心的部分：计算 loss和更新 memory bank 的部分。原创 2022-11-06 12:35:29 · 1774 阅读 · 1 评论 -
【论文阅读笔记】（2022 CVPR）Self-Supervised Material and Texture Representation Learning for Remote Sensing T
论文在遥感图像上做了一个自监督对比学习任务由一个改良版encoder（见 Sec 1）对遥感图像提取特征，再用特征和类中心之间的关系得到每个样本对应的 soft representation（见Sec 2）。接着就是用对比学习的loss去拉近正样本对之间的soft representation，推远负样本对的 soft representation（见Sec 3）...原创 2022-07-20 20:35:31 · 1502 阅读 · 1 评论 -
【论文阅读笔记 + 代码解读】（2018 AAAI）ST-GCN
写在前面ST-GCN 是skeleton based action recognition 的开山鼻祖。MMLab 出品，必是精品！开山鼻祖级别的论文必有很多理论 + 数学公式，再加上本人（菜鸡）既不是数学专业又不是计软本科出身的，所以第一次看这篇论文的时候很痛苦。。。所以本来应该很早就要写这篇博客的，被我拖啊拖。。。拖到了 2s-AGCN 的解读博客我都写完好久了，ST-GCN 的还是没出来。。。解读 2s-AGCN 代码_小吴同学真棒的博客-优快云博客_2s-agcn代码论文：https.原创 2022-03-02 17:08:35 · 8222 阅读 · 5 评论 -
Data Parallel 的那些事儿（梯度计算、同步 BN ......）
0、写在前面本文是一个学习链接博客。网上已有许多参考文档，故不再重复。我从找到的学习链接中筛选出我认为写得清晰、通俗易懂的部分截取给大家，并加上了我学习过程中的笔记标注。来源已标注，感谢各位大佬博主！1、Data Parallel 工作原理 & 梯度计算pytorch多gpu DataParallel 及梯度累加解决显存不平衡和显存不足问题_gaoyelu的博客-优快云博客2、Data Parallel 暂时没有 PyTorch 官方的同步，但 DD..原创 2022-02-20 18:38:58 · 2270 阅读 · 0 评论 -
【跟着代码读论文】ViT（2021 ICLR）An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale
论文： An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale.Github code（PyTorch Implementation）：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch目录Model OverviewGithub Code UsageProcedure 1 & 2：split an image into fixed-size pa原创 2021-12-23 12:37:08 · 1646 阅读 · 1 评论 -
风格迁移（Style Transfer）首次学习总结
0、写在前面最近看了吴恩达老师风格迁移相关的讲解视频，深受启发，于是想着做做总结。1、主要思想目的：把一张内容图片（content image）的风格迁移成与另一张图片（style image）风格一致。（图自论文：A Neural Algorithm of Artistic Style）方法：通过约束 Content Loss 和 Style Loss 来生成最终的图片。1.0 activation(representation)、kernel(filter)、cha.原创 2021-09-25 15:45:05 · 5104 阅读 · 1 评论 -
【代码 bug 记录】PyTorch 的 Dataloader 如何加载 List 对象？
0、写在前面在记录该问题解决方案的时候，也有在 csdn 上搜到某位小伙伴遇到同样的问题，但没有说明原因。那我就记录一下吧。1、问题之前看到一份代码，在 __init__() 函数中，加载的每一条数据都是一个列表 List【长度为 len_list】，列表中的每一项是一段经过处理的视频，维度为 [C, T, H, W]。所以 dataset 中每一条数据的维度应该是 [len_list, C, T, H, W]。按照以往加载数据的经验，我自然而然地认为用 dataloader 返回.原创 2021-09-25 13:31:57 · 3213 阅读 · 2 评论 -
论文阅读：(2020 AAAI) Video Cloze Procedure for Self-Supervised Spatio-Temporal Learning
Video Cloze Procedure for Self-Supervised Spatio-Temporal Learning（2020 AAAI）Dezhao Luo, Chang Liu, Yu Zhou, Dongbao Yang, Can Ma, Qixiang Ye, Weiping WangNotes论文：Video Cloze Procedure for Self-Supervised Spatio-Temporal Learning代码：https://git.原创 2021-07-19 12:58:16 · 574 阅读 · 0 评论 -
论文阅读以及复现：Shuffle and learn: Unsupervised learning using temporal order verification
目录SummaryDetails1、Frame Sampling Strategy2、Training & Testing2.1 Training Details2.1 Testing Details (Details for Action Recognition)复现过程中遇到的问题论文名称：Shuffle and learn: Unsupervised learning using temporal order verification（2...原创 2021-05-19 09:21:28 · 1050 阅读 · 1 评论 -
解读 2s-AGCN 代码
论文：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Shi_Two-Stream_Adaptive_Graph_Convolutional_Networks_for_Skeleton-Based_Action_Recognition_CVPR_2019_paper.pdf论文代码：https://github.com/lshiwjx/2s-AGCNA（Graph）的定义https://git...原创 2021-03-29 14:31:15 · 13065 阅读 · 34 评论 -
论文阅读 + 复现：（LRCNs）Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description
论文名称：Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description论文地址：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Donahue_Long-Term_Recurrent_Convolutional_2015_CVPR_paper.pdf论文作者：Jeff Donahue, Lis...原创 2021-03-02 11:08:24 · 4681 阅读 · 37 评论 -
论文复现：【PyTorch】（C3D）Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
code原创 2021-02-21 12:17:38 · 2154 阅读 · 6 评论 -
PyTorch 1.7 Video 初体验（Video Datasets，Video IO，Video Classification Models，Video Transform）
环境Win 10 Anaconda Navigator PyCharm cuda 10.1 torch 1.7.1 torchvision 0.8.2 Python 3.8视频数据集 & 加载UCF101：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/datasets.html#ucf101 HMDB51：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/datasets.htm...原创 2021-02-13 16:13:33 · 9209 阅读 · 1 评论 -
论文学习：（VGG）Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition
目录感想论文链接文章讲解网络结构感想这篇文章在网络结构上没有太大的创新点。但提出了 “ small filter 同样能提取重要特征” 和 “deep network 的重要性”。论文链接Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition.” arXiv preprint arXiv:1409.1556...原创 2020-12-11 16:17:04 · 888 阅读 · 0 评论 -
使用 PyTorch 框架复现 Two-Stream 网络过程中遇到的问题
复现论文：《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition》完整代码：会先整理完放在 Github 上，再贴出来哈 ~导入数据部分：LoadUCF101Data.py1、隔 10 张计算一次光流（2.5 fps）导致有些视频光流数目不够 20 张，导致不能丢入网络 解决方案1：本想排除掉图片数小于 20 的视频，但统计了一下共有（2249 / 486166）个这样的视频，图片数小于 20 的视频的分布，发现不均...原创 2020-12-06 21:15:55 · 4156 阅读 · 56 评论 -
【layumi / Person_reID_baseline_pytorch】行人重识别 ReID 学习记录
学习材料：行人重识别(ReID)概述：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41427758/article/details/81188164 Market 1501 数据集解析：https://blog.youkuaiyun.com/ctwy291314/article/details/83544088 Person_reID_baseline_pytorch：https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch tutorial：原创 2020-09-10 08:29:59 · 3646 阅读 · 21 评论