文件名称：baby-vision:通过孩子的眼睛进行自我监督学习
文件大小：48KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-01 12:57:41
Python
通过孩子的眼睛进行自我监督学习 该存储库包含用于再现以下论文中报告的结果的代码： Orhan AE，Gupta VV，BM湖（2020） 神经信息处理系统的进展34（NeurIPS 2020） 。 要求 pytorch == 1.5.1 火炬视觉== 0.6.1 稍旧或较新的版本也可能会正常工作。 数据集 该项目使用以下论文中描述的SAYCam数据集： Sullivan J，Mei M，Perfors A，Wojcik EH，Frank MC（2020） PsyArXiv。 该数据集托管在用于行为科学的存储库中。 遗憾的是，由于使用条款的缘故，我们无法在此处公开共享SAYCam数据集。 但是，有兴趣的研究人员可以在其机构的IRB批准下申请访问数据集。 此外，该项目还使用Toybox数据集进行评估。 Toybox数据集可在公开获得。 代码说明 ：如本文所述训练时间分类模型。
【文件预览】：
baby-vision-master
----.gitignore(79B)
----read_saycam.py(3KB)
----README.md(9KB)
----linear_decoding.py(13KB)
----feature_animation.py(6KB)
----highly_activating_imgs.py(4KB)
----moco_img.py(16KB)
----feature_animation_class.py(7KB)
----utils.py(457B)
----moco_temp.py(16KB)
----moco()
--------builder.py(6KB)
--------__init__.py(71B)
--------loader.py(758B)
----temporal_classification.py(10KB)
----scripts()
--------linear_decoding.sh(2KB)
--------highly_activating_imgs.sh(527B)
--------imagenet_finetuning.sh(1KB)
--------moco_temp.sh(657B)
--------moco_img.sh(658B)
--------temporal_classification.sh(1KB)
--------feature_animation.sh(588B)
--------read_saycam.sh(499B)
--------linear_combination_maps.sh(520B)
--------selectivities.sh(457B)
--------feature_animation_class.sh(711B)
--------hog_baseline.sh(360B)
----moco_utils.py(3KB)
----imagenet_finetuning.py(13KB)
----selectivities.py(5KB)
----hog_baseline.py(2KB)
----linear_combination_maps.py(5KB)