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原文：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n9fti7/d_a_few_helpful_pytorch_tips_examples_included/

7 个有用的 PyTorch 技巧

论文：《Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs》

基于 cnn 和 lstm 的搭配生成算法论文笔记

这篇是看完吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程里目标检测课程的学习笔记，文章的图片主要来自课程。

deeplearning.ai课程笔记--目标检测

本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方面的论文，然后给出下载地址以及开源代码 github（如果有开源）。

简单盘点 CVPR2020 的图像合成论文

虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主，但实际上很多时候对图片的很多处理方法，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。

基于 opencv 的图像处理入门教程

今天要介绍的是 Github 上一个基于深度学习的超分辨率工具--SRZoo，并且它还提供了多个预训练模型。Github 地址：

SRZoo--深度学习图像超分辨率工具

深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的 Github 项目，就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具，其地址如下：

22 款设计和可视化神经网络的工具

今天介绍一个 Github 项目---集成了 27 种 GAN 模型的 Jittor-GAN，项目地址：

Github|基于 Jittor 的 GAN 模型库

给图片添加文本信息是非常常见的需求，通常需要添加的文本信息分为中文文字或者是非中文的文字，比如数字和英文，对这两类的实现方法也有所不同，非中文的文本信息可以直接用 opencv 实现，而中文文本需要使用 PIL ，因为 opencv 不支持中文。

如何在图片上添加文本信息

https://github.com/ZhiningLiu1998/awesome-imbalanced-learning

Github|类别不平衡学习资源(下）

今天推荐的是一个 github 项目，项目地址如下，主要是类别不平衡学习的论文、代码、框架、库等资源

Github|类别不平衡学习资源(上）

今天介绍的一个开源的 github 项目，主要是实现了对 GAN 训练过程的可视化代码，项目链接如下：

Github项目推荐|可视化 GAN 的训练过程

原文：https://medium.com/@karan_jakhar/keras-vs-pytorch-dilemma-dc434e5b5ae0

是选择Keras还是PyTorch开始你的深度学习之旅呢？

本文是翻译自官方版教程--DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ，一份 60 分钟带你快速入门 PyTorch 的教程。


60分钟快速入门PyTorch

原文：https://towardsdatascience.com/guide-to-learn-computer-vision-in-2020-36f19d92c934

2020年计算机视觉学习指南

原文：https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch

编写高效的PyTorch代码技巧（下）

编写高效的PyTorch代码技巧（上）

这里要读取的网络图片，来自上一篇文章：每日一学：如何用matplotlib展示图片:

每日一学：如何读取网络图片

首先是需要安装需要的库，主要是 opencv 、 matplotlib、Pillow  两个库：

每日一学：如何用matplotlib展示图片

原文：https://medium.com/modern-nlp/10-great-ml-practices-for-python-developers-b089eefc18fc

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