【文件属性】:
文件名称:硕士论文:此存储库是有关主题-领域适应的硕士论文实施
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更新时间:2021-02-28 08:50:49
JupyterNotebook
帕绍大学硕士论文
主题:域自适应
本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展,这将有助于解决各种计算机视觉任务。 该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练,并且与其他可用的域适应方法相比,该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明:
models.py模块定义了源模型和目标模型。 Xception网络和顶层
config.py模块定义了各种参数,例如设置路径,实验数据集组合ID等。将来可能会添加其他配置
loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合(包括数据扩充)定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块,它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块,它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图,辅助方法和
【文件预览】:
Master-Thesis-main
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--------Kickoff_Meeting.pptx(1.39MB)
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