【文件属性】：
文件名称：SiamDLT:密集标签转移pytorch实施的相似性学习
文件大小：372KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-28 18:14:31
Python
SiamDLT（密集标签转移的相似性学习）
的pytorch实现
例子
用法
要求：
火炬0.4.0
python 3.6
GPU支持
训练（来自Deeplab预训练模型）
下载 支持的 ，将其放在pretrained / deeplab.pth中
修改
运行python main.py
培训（从检查站出发）
预训练的模型即将面世。
修改
修改
运行python main.py
推理
修改ckpt_file
运行python eval.py
结果将保存在result /中，您可以在此处进行修改以查看更多结果
致谢
Deeplab的实现是从pytorch-deeplab-resnet大量借用的
参考
密集标签转移的相似性学习
引用
如果您认为此代码有用，请引用：
@article{DAVIS2018-Interactive-2nd,
au
【文件预览】：
SiamDLT-master
----factory.py(964B)
----utils.py(4KB)
----main.py(2KB)
----dataset.py(2KB)
----deeplab_resnet.py(10KB)
----eval.py(360B)
----README.md(2KB)
----performance.py(731B)
----calc_max_label.py(259B)
----result()
--------demo.gif(4.15MB)