sesemi:具有自监督正则化的监督和半监督图像分类。 https

【文件属性】：
文件名称：sesemi:具有自监督正则化的监督和半监督图像分类。 https
文件大小：23KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-16 12:27:02
Python 具有自我监督正则化的图像分类 安装 我们首选的安装方法是Docker。 请参考提供的docker/Dockerfile和相关说明。 否则， pytorch>=1.6.0和torchvision>=0.7.0以及torchvision>=0.7.0 docker/requirements.txt应该满足在Docker外部（例如在Anaconda环境中）运行此存储库的依赖关系。 用法 以下说明适用于Docker和安装。 从下载完整大小的imagewoof2数据集。 将其解压缩到data子目录。 您应该将路径data/imagewoof2与train和val分开 发出以下docker docker run命令来训练和评估具有ResNet-50主干网的SESEMI模型。 该命令假定imagewoof2数据集已安装到图像上，并且可以通过容器内的路径/home/appuser/sesemi/data

【文件预览】：
sesemi-master
----docker()
--------Dockerfile(1KB)
--------requirements.txt(53B)
--------README.md(341B)
----open_sesemi.py(9KB)
----models()
--------__init__.py(26B)
--------sesemi.py(3KB)
--------inception.py(2KB)
--------resnet.py(2KB)
----fully_supervised.py(10KB)
----utils.py(8KB)
----dataset.py(6KB)
----FastAI-Imagewang-Results.md(3KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(2KB)