文件名称：SuperMix:Pytorch实施CVPR2021纸
文件大小：982KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 23:55:53
deep-learning pytorch supervised augmentation saliency-detection
SuperMix：监督混合数据增强 Pytorch实现，这是一种受监督的数据增强方法（将在CVPR 2021中出现）。 运行SuperMix 预告是： --dataset ：指定数据集，选择： imagenet或cifar100 ，默认值： cifar100 。 --model ：指定用于扩充的主管。 对于cifar100 ，可以使用'models / __ init__.py'中的所有模型。 对于imagenet，在所有的车型torchvision.models可以使用。 --device ：指定设备，默认值： cuda:0 。 --save_dir ：保存混合图像的目录。 --input_dir ：imagenet数据集的输入目录。 --bs ：批处理大小，默认值： 100 。 --aug_size ：要生成的混合图像的数量，默认值： 500000 。 --k ：要
【文件预览】：
SuperMix-master
----train_teacher.py(6KB)
----supermix.py(16KB)
----distiller_zoo()
--------PKT.py(2KB)
--------SP.py(908B)
--------KDSVD.py(2KB)
--------KD.py(493B)
--------NST.py(1KB)
--------__init__.py(332B)
--------AT.py(930B)
--------VID.py(2KB)
--------FT.py(981B)
--------FSP.py(2KB)
--------AB.py(1KB)
--------FitNet.py(332B)
--------CC.py(1KB)
--------RKD.py(2KB)
----models()
--------util.py(9KB)
--------mobilenetv2.py(6KB)
--------vgg.py(7KB)
--------classifier.py(819B)
--------__init__.py(962B)
--------wrn.py(5KB)
--------resnetv2.py(7KB)
--------ShuffleNetv1.py(5KB)
--------resnet.py(8KB)
--------ShuffleNetv2.py(7KB)
----scripts()
--------run_cifar_distill.sh(2KB)
--------fetch_pretrained_teachers.sh(953B)
--------run_cifar_vanilla.sh(305B)
----helper()
--------util.py(5KB)
--------loops.py(13KB)
--------pretrain.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
----train_student.py(15KB)
----crd()
--------criterion.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------memory.py(5KB)
----examples()
--------imagenet.png(581KB)
--------__init__.py(0B)
--------cifar100.png(57KB)
--------fig1.png(290KB)
----dataset()
--------__init__.py(0B)
--------cifar100.py(12KB)
--------imagenet.py(8KB)
----README.md(8KB)
----.gitignore(1KB)