文件名称：generative-attribution-methods:纸质代码https
文件大小：83.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 13:52:29
Python
通过使用生成模型删除输入特征来解释图像分类器 该资源库包含源代码，需要重现一些主要成果： 如果您使用此软件，请考虑引用以下内容： @inproceedings{agarwal2020explaining, title={Explaining image classifiers by removing input features using generative models}, author={Agarwal, Chirag and Nguyen, Anh}, year={2020}, booktitle={Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision (ACCV)}, year={2020} } 1.设定 安装软件 该存储库是使用PyTorch构建的。 您可以通过pip安装需求文本文件pip ins
【文件预览】：
generative-attribution-methods-master
----SP_test.sh(1KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(4KB)
----.png(241KB)
----LIME_test.sh(1KB)
----formal_SP_single_image.py(9KB)
----categories_places365.txt(7KB)
----example.JPEG(113KB)
----LICENSE(1KB)
----imagenet_classes.txt(28KB)
----formal_LIME_single_image.py(10KB)
----example_2.JPEG(119KB)
----MP_test.sh(1KB)
----formal_MP_single_image.py(13KB)
----output()
--------MPG()
--------LIMEG()
--------MP()
--------SP()
--------LIME()
--------test_SP.jpg(313KB)
--------SPG()
--------test_MP.jpg(281KB)
--------test_LIME.jpg(282KB)
----requirements.txt(1KB)
----lime_image.py(14KB)
----formal_plot_figure.py(3KB)
----generative_inpainting()
--------README.md(8KB)
--------test.py(2KB)
--------examples()
--------train.py(4KB)
--------LICENSE(17KB)
--------inpaint_ops.py(17KB)
--------inpaint.yml(2KB)
--------CAInpainter.py(5KB)
--------model_logs()
--------__init__.py(0B)
--------inpaint_model.py(15KB)
--------test_pytorch.py(3KB)
----formal_utils.py(12KB)