【文件属性】：
文件名称：图像模糊matlab代码-self-supervised:自监督学习
文件大小：76.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-04 10:04:07
系统开源
图像模糊matlab代码自我监督
用于训练神经网络的自监督算法。
该算法可以利用结构化的未标记样本来提高网络的性能。
存储库的结构
所提出方法的第一个版本由
Matlab
实现，第二个版本由
Pytorch
实现，因此该存储库中既有
Matlab
也有
Jupyter
notebook
文件。
神经核心：用于使用
matlab
构建我们的网络的核心单元
神经模型：网络和数据模型类
data_transfer
:
用于划分数据集并使用
PCA
将图像传输到向量的
api
data
:
论文中使用的南瓜数据集
ss_net.m
：使用建议方法的示例
同轴错误检测：应用示例
epfl_car
:
epfl
car
数据集的实验
EPFL
汽车数据集的结果
方法
平均AE
中位数AE
有标签
无标签
我们的方法
1
9.28
3.5
1079
0
我们的方法
2
12.02
3.65
123
1389
我们的方法
3
17.22
4.78
123
0
芬兹等人。
(2015)
13.6
3.3
1179
0
他等人。
(2014)
15.8
6.2
1179
0
杨等人。
(2017)
20.
【文件预览】：
self-supervised-master
----data_transfer()
--------im2pca.m(1KB)
--------data_divide.m(2KB)
----neural models()
--------Data.m(1012B)
--------Net.m(12KB)
--------Encoder.m(1KB)
--------DataHeap.m(5KB)
--------weightedRegressionLayer.m(2KB)
----epfl_car()
--------.ipynb_checkpoints()
--------data_preperation.ipynb(2.53MB)
--------approach_1.ipynb(1.52MB)
--------approach_2&3.ipynb(6.06MB)
----ss_net.m(3KB)
----README.md(2KB)
----data()
--------pumpkin_data.mat(14.65MB)
--------pumpkin_data_pca.mat(27.39MB)
----coaxial error detection()
--------generate_middle_ring.m(950B)
--------results()
--------generate_outter_ring.m(850B)
--------generate_inner_ring.m(933B)
--------generate_hole_images.m(272B)
--------generate_datas.m(1KB)
--------generate_hole_image.m(1KB)
--------datas()
--------generate_hole_image_test.m(1KB)
--------network.mat(198KB)
--------predict.m(1KB)
--------trainEncoder.m(4KB)
----neural core()
--------ccEnergy.m(1KB)
--------ccGradient.m(3KB)
--------ccPredict.m(445B)
--------ccNet.m(2KB)
--------ccEncode.m(297B)
--------ccPostprocess.m(381B)
--------ccKLinear.m(1KB)
--------ccRelu.m(331B)
--------ccBackward.m(1KB)
--------ccDecode.m(302B)
--------ccSigmoid.m(408B)
--------ccUpdate.m(528B)
--------ccPreprocess.m(658B)
--------ccKernel.m(199B)
--------ccLinear.m(562B)
--------ccForward.m(625B)
--------ccNone.m(364B)
--------ccOneStep.m(2KB)
--------ccSoftmax.m(311B)
--------ccNetMGD.m(2KB)
--------ccDataSqueeze.m(429B)
--------ccLinearLayer.m(2KB)