Flownet2配置python环境
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Pytorch implementation of FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
Python-FlowNet的PyNet实现
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Python RAFT-Small光流估计 两帧位移图
Python RAFT-Small光流估计 两帧位移图 RAFT-Small 对两帧图片估计光流,输出光流着色图与幅值热力图,可替换本地 jpg/png 图片对。 功能: · RAFT-Small · 两帧光流估计 · 光流着色图 · 幅值热力图 · 可换本地图片对 · 打包预跑出 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
基于图像亮度进行视频插帧(Python)
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onnxruntime部署实时视频帧插值包含C++和Python源码+模型+说明.zip
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Python-端到端视频目标检测ImageNetVID2017优胜方案
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PSO-LSTM基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
内容概要:本文系统阐述了基于粒子群优化算法(PSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的电力负荷预测方法,重点解决LSTM模型在处理时间序列数据时存在的超参数敏感性强、易陷入局部最优等问题。通过引入PSO算法对LSTM的关键超参数(如隐藏层节点数、学习率、时间步长等)进行全局寻优,构建PSO-LSTM混合预测模型,显著提升了模型的预测精度与泛化能力。文章详细介绍了LSTM网络结构原理、PSO优化机制及二者融合的实现流程,并基于实际电力负荷数据集开展实验验证,结果表明该模型在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)等指标上优于传统LSTM及其他基准模型,具备较高的工程实用性。同时,配套提供了完整的Python代码实现,便于复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电力系统运行调度、能源管理、智能电网、时间序列预测等相关领域的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电力系统短期与中期负荷预测,提升电网调度决策的科学性与稳定性;②为高精度时序预测任务提供一种有效的智能优化建模范式;③作为深度学习与群智能优化算法融合的教学案例,推动人工智能技术在能源领域的交叉研究与应用创新。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码深入理解PSO优化LSTM的具体实现细节,重点关注参数编码方式、适应度函数设计、模型训练流程及超参数调优策略,并尝试替换不同数据集或引入其他优化算法进行对比实验,以深化对该混合模型的理解与应用能力。
【CEEMDAN-WOA-LSTM】完备集合经验模态分解-鲸鱼优化-长短时记忆神经网络研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究了【CEEMDAN-WOA-LSTM】完备集合经验模态分解-鲸鱼优化-长短时记忆神经网络的组合预测模型,并提供了完整的Python代码实现。该模型首先利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始非线性、非平稳时间序列(如风电功率、负荷等)进行自适应分解,生成若干本征模态函数(IMF)分量,有效抑制模态混叠并提升信噪比。接着,采用鲸鱼优化算法(WOA)对长短时记忆神经网络(LSTM)的关键超参数(如学习率、隐藏层数、迭代次数等)进行全局智能寻优,克服传统人工调参效率低、易陷入局部最优的问题,从而构建出最优结构的LSTM预测子模型。最后,建立多个独立LSTM模型分别对各IMF分量进行预测,再将预测结果叠加,得到最终的综合预测输出。该方法深度融合信号预处理、智能优化与深度学习技术,显著提升了复杂时间序列的预测精度与模型鲁棒性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识的研究生、科研人员及从事数据分析、预测工作的工程师。; 使用场景及目标:①解决电力系统中的风电、光伏功率及负荷预测问题;②应用于金融、气象、交通等领域中高噪声、非平稳时间序列的预测任务;③学习如何将信号处理技术(CEEMDAN)、智能优化算法(WOA)与深度学习模型(LSTM)有机结合,构建高性能的混合预测系统。; 阅读建议:在学习和实践过程中,应重点理解CEEMDAN的分解机制与参数配置、WOA算法的优化原理及其在LSTM超参数寻优中的具体实现流程,并动手运行、调试所提供的Python代码,通过对比单一LSTM、CEEMDAN-LSTM等模型的预测效果,深入掌握该组合模型的技术优势与应用价值。
【交通流量预测】基于WT-GAT小波变换与图注意力网络的多尺度时空建模 Python实现基于WT-GAT小波变换(WT)结合图注意力网络(GAT)进行交通流量预测的详细项目实例(含完整的程序,GUI设
内容概要:本文详细介绍了一个基于小波变换(WT)与图注意力网络(GAT)相结合的交通流量预测模型(WT-GAT),旨在解决城市交通数据的多尺度时间变化与不规则空间拓扑建模难题。项目通过小波变换对交通序列进行多尺度分解,提取低频趋势与高频扰动,增强模型对周期性与突发波动的表达能力;同时利用图注意力网络动态学习道路节点间的空间依赖关系,克服传统图卷积中固定权重的局限性。模型采用端到端架构,涵盖数据生成、预处理、滑动窗口构造、多头图注意力层、GRU时间编码与预测头设计,并配套完整的训练、验证、评估与可视化流程。项目提供了详尽的Python实现代码、GUI设计、参数配置与部署建议,支持模拟数据生成与真实数据接入,具备良好的可复现性与工程扩展性。; 适合人群:具备Python编程基础、熟悉深度学习框架(如PyTorch)并有一定交通数据分析经验的研发人员、高校研究生及智能交通系统工程师。; 使用场景及目标:①应用于城市道路、高速公路、公共交通等场景的短时交通流量预测;②服务于信号灯配时优化、拥堵预警、路径规划与智能导航等交通管理决策;③作为科研教学案例,帮助理解小波变换与图神经网络在时空预测中的融合机制;④构建可复用的AI交通预测原型系统,支持进一步的功能扩展与实际部署。; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整代码与文档逐步实践,重点关注小波预处理、图注意力机制实现与模型训练流程。在学习过程中,应尝试调整小波基函数、注意力头数、历史窗口长度等超参数,观察其对预测性能的影响,并利用提供的可视化工具分析模型输出与注意力权重,深入理解模型行为。此外,可将模拟数据替换为真实交通数据,验证模型在实际场景中的适应性。
用自己的视频调用FlowNet2.0+Pytorch版本(小白日记win10)
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Pytorch转keras的有效方法,以FlowNet为例讲解
主要介绍了Pytorch转keras的有效方法,以FlowNet为例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Deep-Flow-Guided-Video-Inpainting:pytorch实现的“深流引导的视频修复”(CVPR'19)
深流引导的视频修复 | | | 安装与要求 该代码已在pytorch = 0.4.0和python3.6上进行了测试。 请参阅requirements.txt以获取详细信息。 或者,您可以使用提供的运行它。 安装python软件包 pip install -r requirements.txt 安装flownet2模块 bash install_scripts.sh 配件 此仓库中包含三个组件: 视频修复工具:DFVI 提取流程:FlowNet2(由修改) 图像修复(从重新实现) 用法 要使用我们的视频修复工具删除对象,建议将帧放置在xxx/video_name/frames ,并将每个帧的遮罩放置在xxx/video_name/masks 。 并且请从下载演示和模型权重的资源。 包含帧和蒙版的示例演示已放入演示中,运行以下命令将获得结果: python tools/v
FlowNetPytorch:Dosovitskiy等人的FlowNet的Pytorch实现
FlowNetPytorch Dosovitskiy等人的FlowNet的Pytorch实现。 该存储库是等人的的火炬实现。 在PyTorch中。 查看Torch的实现 这段代码主要是受官方启发。 尚未针对多个GPU进行过测试,但是它应该与原始代码一样工作。 该代码使用提供了训练示例,并进行数据扩充。 将来可能会添加的实现。 当前提供了两个神经网络模型,以及它们的批处理规范变化(实验性): FlowNetS FlowNetSBN FlowNetC FlowNetCBN 预训练模型 由于您可以(从pytorch从朱古力,不)下载FlowNetS的预训练版本。 此文件夹还包含从头开始训练有素的网络。 有关网络加载的注意事项 将下载的网络直接输入脚本,即使您的桌面环境告诉您,也无需解压缩它。 注意来自caffe的网络 这些网络需要BGR输入(与pytorch中的RGB相比)。 但
光流法流体可视化[可运行源码]
本文介绍了光流法(Optical Flow)在流体分析中的应用,详细阐述了其基本原理、技术实现及实际应用案例。光流法通过分析连续帧之间的像素变化,能够估算流体流动速度、检测涡旋结构、分析混合与传输现象,并识别湍流模式。文章还提供了具体的代码实现,包括光流指示器生成、光流结果可视化以及热力图生成,展示了光流法在流体力学研究中的潜力。随着计算机视觉技术的进步,光流法将为流体分析提供更精确和高效的工具。
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Optical-flow-navigation:在导航中使用光流
光流导航 在导航中使用光流
C2F-FWN:“C2F-FWN”的数据代码库
C2F-FWN “ C2F-FWN:时空一致运动传递的粗到细流变形网络”的数据/代码存储库( ) 消息 2020.12.16:我们的论文现在可以在了! 2020.12.28:我们的SoloDance Dataset现已在和! 2020.12.28:我们代码的预览版现已可用,需要进一步清理。 示例结果 运动传输视频 多源外观属性编辑视频 完整的补充视频: : 先决条件 Ubuntu Python 3 NVIDIA GPU(>12GB 内存)+ CUDA10 cuDNN7 PyTorch 1.0.0 其他依赖 DConv(从原始修改) cd models/dconv bash make.sh FlowNet_v2(直接从原始移植[flownet2]以下中所描述的步骤[vid2vid] ) cd models/flownet2-pytorch bash install.
由视频数据集生成optical flow,frames,warped flow.zip
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DVGI
深流引导的视频修复 | | | 安装与要求 该代码已在pytorch = 0.4.0和python3.6上进行了测试。 请参阅requirements.txt以获取详细信息。 安装python软件包 pip install -r requirements.txt 安装flownet2模块 bash install_scripts.sh 配件 此仓库中包含三个组件: 视频修复工具:DFVI 提取流程:FlowNet2(由修改) 图像修复(从重新实现) 用法 要使用我们的视频修复工具删除对象,建议将帧放置在xxx/video_name/frames ,并将每个帧的遮罩放置在xxx/video_name/masks 。 并且请从下载演示和模型权重的资源。 包含帧和蒙版的示例演示已放入演示中,运行以下命令将获得结果: python tools/video_inpaint.py --fr
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