文件名称：ContrastLandmark:无监督对象地标发现
文件大小：104KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 06:56:52
Python
通过对比学习无监督地发现对象地标 该存储库是通过对比学习无监督发现对象地标的PyTorch实施Zecheng Cheng，Suong-Chyi Su，Subhransu Maji，arXiv：2006.14787，2020。 安装 该实现基于 [Thewlis等。 ICCV 2019]和 [Tian等。 2019]。 （依赖关系：tensorboard-logger，pytorch = 1.4.0，torchfile） 安装： conda create -n ContrastLandmark python=3.7.3 anaconda source activate ContrastLandmark conda install pytorch=1.4.0 torchvision -c pytorch pip install tensorboard-logger pip ins
【文件预览】：
ContrastLandmark-master
----.gitignore(200B)
----vis_face.py(13KB)
----train_moco.py(13KB)
----datasets()
--------CUB_200_2011()
----models()
--------hourglass.py(8KB)
--------loss.py(736B)
--------keypoint_prediction.py(6KB)
--------metric.py(2KB)
--------resnet.py(13KB)
----data_loader()
--------augmentations.py(11KB)
--------__init__.py(0B)
--------data_loaders_face.py(29KB)
--------data_loaders_animal.py(10KB)
----eval_animal.py(19KB)
----vis_animal.py(12KB)
----utils()
--------tps.py(8KB)
--------visualization.py(17KB)
--------__init__.py(71B)
--------example_tps.py(900B)
--------util.py(7KB)
--------global_caches.py(117B)
--------logger.py(428B)
----examples()
--------example_train.sh(570B)
--------example_pretrained.sh(3KB)
--------example_test.sh(2KB)
----eval_face.py(20KB)
----NCE()
--------__init__.py(0B)
--------alias_multinomial.py(2KB)
--------NCEAverage.py(8KB)
--------NCECriterion.py(1KB)
----README.md(8KB)