【文件属性】：
文件名称：SparseMask:稀疏面膜
文件大小：89.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-16 10:27:22
Python
SparseMask：微分连通性学习，用于密集图像预测
SparseMask的正式实施：用于密集图像预测的微分连通性学习。 自动设计用于密集图像预测任务的连接结构，从而实现多尺度特征图的更好融合。
@inproceedings{wu2019sparsemask,
title = {SparseMask: Differentiable Connectivity Learning for Dense Image Prediction},
author = {Wu, Huikai and Zhang, Junge and Huang, Kaiqi},
booktitle = {arXiv preprint arXiv:1904.07642},
year = {2019}
}
联系人：（ ）
概述
方法
自动设计的架构
要求
python==3.5
pytorc
【文件预览】：
SparseMask-master
----prune.py(2KB)
----get_backbone.py(189B)
----train_checkpoint()
--------checkpoint_4600.pth.tar(21.5MB)
----models()
--------mobilenet_v2_1.0_224()
--------mobilenet_v2_0.5_160()
----sparse_mask.pdf(724KB)
----train_sparse_mask_search_mode.py(1KB)
----images()
--------method.png(516KB)
--------arch.png(201KB)
----mobilenet_v2.py(5KB)
----eval_sparse_mask.py(3KB)
----utils.py(1KB)
----train_sparse_mask.py(10KB)
----dataset.py(4KB)
----train_sparse_mask_prune_mode.py(727B)
----README.md(3KB)
----awesome_nas.md(8KB)
----sparse_mask_train_mode.py(6KB)
----VOC12()
--------convert_mat_to_png.py(3KB)
--------data()
--------convert_labels.py(3KB)
----.gitignore(19B)
----_config.yml(25B)
----search_checkpoint()
--------mask_thres_0.001.npy(290B)
--------checkpoint_33100.pth.tar(32.02MB)
----sparse_mask_eval_mode.py(4KB)