文件名称：CompositionalNets:正式执行CVPR2020文件
文件大小：1.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:32:37
Python
组成卷积神经网络：具有对部分遮挡的固有鲁棒性的深度架构[CVPR-2020] Compositional Convolutional Neural Networks: A Deep Architecture with Innate Robustness to Partial Occlusion Adam Kortylewski, Ju He, Qing Liu, Alan Yuille CVPR 2020 发行说明 这是我们原始代码从Tensorflow到PyTorch的移植。 与原始代码库相比，该代码更快，更干净。 结果与本文报道的结果略有不同。 特别是，对于低咬合，性能会稍低一些，而对于较强的咬合，性能会稍高一些。 平均而言，结果比论文中报道的要好。 目前，我们提供了从VGG-16 pool5层进行训练的CompositionalNets的预训练模型。 应当可能为其他骨干和层训练C
【文件预览】：
CompositionalNets-master
----requirements.txt(128B)
----data()
--------README.md(27B)
----models()
--------README.md(40B)
----Code()
--------eval_occlusion_localization.py(11KB)
--------vMFMM.py(3KB)
--------config.py(9KB)
--------test.py(5KB)
--------lib()
--------demo.py(4KB)
--------helpers.py(10KB)
--------model.py(17KB)
--------losses.py(455B)
--------train.py(9KB)
----README.md(5KB)
----demo()
--------487059_4_train2017.jpg(27KB)
--------487059_4_train2017_predclass_motorbike_and_occluder_map.jpg(33KB)
--------81819_0_train2017_predclass_bus_and_occluder_map.jpg(72KB)
--------17029_0_val2017_predclass_car_and_occluder_map.jpg(79KB)
--------81819_0_train2017.jpg(56KB)
--------17029_0_val2017.jpg(64KB)
----background_images()
--------nature_general.JPEG(86KB)
--------nature_noise.JPEG(204KB)
--------nature_white.JPEG(41KB)
--------coast_general.JPEG(32KB)
--------coast_noise.JPEG(164KB)
--------street_general.JPEG(122KB)
--------street2_noise.JPEG(197KB)
--------street2_white.JPEG(34KB)
--------street_noise.JPEG(216KB)
--------coast_white.JPEG(21KB)
--------nature2_noise.JPEG(196KB)
--------nature2_white.JPEG(52KB)
--------nature2_general.JPEG(122KB)
--------street2_general.JPEG(83KB)
--------street_white.JPEG(53KB)
----Initialization_Code()
--------vMF_clustering.py(4KB)
--------Learn_mix_model_vMF_view.py(9KB)
--------config_initialization.py(2KB)
--------vcdist_funcs.py(8KB)
--------comptSimMat.py(4KB)