文件名称：DeepEMD:纸代码“ DeepEMD
文件大小：243KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 12:27:28
Python
DeepEMD：极少学习的可移动地球移动器距离 PyTorch的实现 ”（CVPR 2020口头 ） 和 “ ”（扩展名）。 DeepEMD在五个快速学习基准上取得了新的最新性能，并具有显着优势（最高7％）。 在不使用任何额外数据进行训练或测试（转换设置）的情况下获得结果。 检查。 如果您在工作中使用此仓库中的代码，请引用以下围兜条目： @InProceedings{Zhang_2020_CVPR, author = {Zhang, Chi and Cai, Yujun and Lin, Guosheng and Shen, Chunhua}, title = {DeepEMD: Few-Shot Image Classification With Differentiable Earth Mover's Distance and Structured Classifiers},
【文件预览】：
DeepEMD-master
----train_pretrain.py(8KB)
----architecture.png(195KB)
----Models()
--------models()
--------utils.py(3KB)
--------dataloader()
----.idea()
--------misc.xml(174B)
--------DeepEMD.iml(284B)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(266B)
--------.gitignore(176B)
--------vcs.xml(180B)
----datasets()
--------download_cub.sh(532B)
--------download_tieredimagenet.sh(565B)
--------download_miniimagenet.sh(559B)
--------download_cifar_fs.sh(547B)
--------download_fc100.sh(538B)
----download_pretrain_model.sh(589B)
----LICENSE(1KB)
----eval.py(4KB)
----README.md(11KB)
----download_trained_model.sh(586B)
----.gitignore(1KB)
----train_meta.py(11KB)