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Summary of related papers on visual attention. Related code will be released based on Jittor gradually.

code-of-learn-deep-learning-with-pytorch

This is code of book "Learn Deep Learning with PyTorch"

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记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文

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bilibili啥都会一点的研究生:https://space.bilibili.com/46880349

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Useful RadioML Examples

gabor-convolutional-networks

@article{GaborCNNs, title={Gabor Convolutional Networks}, author={Luan, Shangzhen and chen, chen and Zhang, Baochang* and han, jungong and Liu, Jianzhuang}, year={2018}, IEEE Trans. Image processing. }

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pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行

pytorch-image-classification

用于pytorch的图像分类，包含多种模型方法，比如AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DenseNet等等，包含可完整运行的代码。除此之外，也有colab的在线运行代码，可以直接在colab在线运行查看结果。也可以迁移到自己的数据集进行迁移学习。

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利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码

pytorch_primer

一个关于pytorch的入门教程，该教程写于2018年，之后pytorch版本经过更新，部分代码需要更改，使用者请自行改之。

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ResNeSt: Split-Attention Networks

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A project on RF modulation classification using different neural architectures and RF signal representations.

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Transformer in Convolutional Neural Networks

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