文件名称：FixMatch-pytorch:“ FixMatch”的非官方Pytorch代码
文件大小：1.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 13:08:48
Python
FixMatch-pytorch 非官方pytorch代码 NeurIPS'20。此实现可以重现结果（CIFAR10和CIFAR100），这些结果已在本文中进行了报告。此外，它还包括具有半监督和完全监督方式的训练模型（请在下面的链接中下载）。 要求 python 3.6 pytorch 1.6.0 火炬视觉0.7.0 张量板2.3.0 枕头 结果：分类准确率（％） 除了本文中半监督学习的结果外，我们还附加了完全监督学习的额外结果（50000个标签，仅支持sup）+一致性正则化（50000个标签，sup + consistency）。即使完全提供了标签，一致性正则化也提高了分类准确性。通过SGD训练轨迹中的模型的EMA（指数移动平均值）进行评估。 CIFAR10 ＃标签 40 250 4000 超+一致性 只吃 纸（RA） 86.19±3.37 94.93±0.65 95.
【文件预览】：
FixMatch-pytorch-main
----train.py(13KB)
----models()
--------fixmatch()
--------nets()
----utils.py(3KB)
----datasets()
--------data_utils.py(5KB)
--------dataset.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------DistributedProxySampler.py(2KB)
--------augmentation()
--------ssl_dataset.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----assets()
--------train_metrics.png(479KB)
--------fixmatch.png(618KB)
--------eval_metrics.png(144KB)
----eval.py(2KB)
----README.md(9KB)
----.gitignore(2KB)
----train_utils.py(5KB)