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：2024-05-18 12:01:11
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)