文件名称：cl-ica：“对比学习逆转数据生成过程”论文的代码
文件大小：5.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-24 01:44:07
machine-learning computer-vision contrastive-learning Python
对比学习颠覆了数据生成过程 用来再现论文“提出的结果和数据的官方代码。 实验 要重现MLP混合的解结果，请使用脚本。 对于KITTI Masks的实验，请使用脚本。 对于使用用户，请使用 。 MLP混合 > python main_mlp.py --help usage: main_mlp.py [-h] [--sphere-r SPHERE_R] [--box-min BOX_MIN] [--box-max BOX_MAX] [--sphere-norm] [--box-norm] [--only-supervised] [--only-unsupervised] [--more-unsupervised MORE_UNSUPERVISED] [--save-dir SAVE_DIR] [--num-eval-batches NUM
【文件预览】：
cl-ica-master
----docker()
--------Dockerfile(3KB)
--------Dockerfile.blender(810B)
--------tmux.conf(580B)
--------entrypoint.sh(2KB)
----encoders.py(5KB)
----kitti_masks()
--------model.py(4KB)
--------dataset.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------evaluate_disentanglement.py(4KB)
--------LICENSE(1KB)
--------README.md(128B)
--------mcc_metric()
--------data_analysis_utils.py(9KB)
--------solver.py(4KB)
----disentanglement_utils.py(7KB)
----main_mlp.py(14KB)
----main_kitti.py(9KB)
----datasets()
--------threedident_dataset.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------simple_image_dataset.py(776B)
----LICENSE(1KB)
----tools()
--------3dident()
----losses.py(16KB)
----README.md(10KB)
----vmf.py(5KB)
----spaces_utils.py(4KB)
----layers.py(3KB)
----munkres.py(22KB)
----latent_spaces.py(2KB)
----main_3dident.py(30KB)
----infinite_iterator.py(531B)
----spaces.py(11KB)
----.gitignore(2KB)
----invertible_network_utils.py(5KB)