文件名称：PMMs:少量语义分割的原型混合模型
文件大小：237KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 11:40:34
Python
原型混合模型 该代码用于欧洲计算机视觉会议（ECCV 2020）上的论文“”。 PMM架构： RPMMS体系结构： 概述 该代码包含两种称为PMM和RPMM的方法。您可以在Pascal voc或COCO数据集上对它们进行训练或测试。 将实验分为4个独立的组进行交叉验证。 config/包含用于数据和网络的配置设置文件； data/包含data/加载器和数据集； data_list/包含用于训练和推断的数据列表； models/包含骨干和PMM模块； networks/包含FPMMs.py （ FPMMs.py ）和RPMMs（ FRPMMs.py ）的实现； scripts/包含shell文件以简洁地使用此代码； utils/包含其他相关代码； 依存关系 python == 3.7，pytorch1.0， 火炬视觉，枕头，opencv-python，熊猫，matplot
【文件预览】：
PMMs-master
----test_5shot.py(3KB)
----README.md(5KB)
----utils()
--------Visualize.py(2KB)
--------NoteLoss.py(1KB)
--------NoteEvaluation.py(3KB)
--------Restore.py(4KB)
--------my_optim.py(1KB)
----networks()
--------__init__.py(67B)
--------FRPMMs.py(8KB)
--------FPMMs.py(7KB)
--------FPMMs_vgg.py(7KB)
----test.py(3KB)
----test_all_frame.py(3KB)
----train.py(4KB)
----data_list()
--------train()
--------val()
----models()
--------PMMs.py(4KB)
--------backbone()
--------ASPP.py(2KB)
----img()
--------RPMMs.jpg(78KB)
--------PMMs.jpg(94KB)
----test_frame.py(3KB)
----scripts()
--------train_group0.sh(199B)
--------train_group1.sh(200B)
--------train_group3.sh(200B)
--------train_group2.sh(200B)
----config()
--------settings.py(827B)
----data()
--------coco_train.py(7KB)
--------coco_val.py(10KB)
--------transforms()
--------LoadDataSeg.py(2KB)
--------voc_train.py(5KB)
--------voc_val.py(7KB)