【文件属性】：
文件名称：CoCLR:[NeurIPS'20]用于视频表示学习的自指导式联合训练。 韩腾达，谢维迪，安德鲁·齐瑟曼
文件大小：4.57MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-20 20:55:44
Python
CoCLR：用于视频表示学习的自我监督式联合训练
该存储库包含以下实现：
InfoNCE（视频上的MoCo）
UberNCE（有监督的视频对比学习）
CoCLR
关联：
消息
[2021.01.29]上载UCF101的RGB和光流数据集 。
[2021.01.11]更新我们针对NeurIPS2020最终版本的论文：将表1中的InfoNCE-RGB-linearProbe基线结果从52.3％（预训练800个纪元，不重要和不公平）修正为46.8％（预训练500个纪元，公平的比较）。 感谢指出。
[2020.12.08]更新说明。
[2020.11.17]为UCF101实验上传预训练的权重。
[2020.10.30]根据一些研究人员的要求，更新“草稿”数据加载器文件，CoCLR代码，评估代码。 稍后将检查并添加详细说明。
培训前指导
UCF101-RGB上的InfoNCE预
【文件预览】：
CoCLR-main
----backbone()
--------resnet_2d3d.py(7KB)
--------select_backbone.py(489B)
--------s3dg.py(9KB)
--------__init__.py(0B)
----asset()
--------coclr-finetune.png(252KB)
--------teaser.png(528KB)
----utils()
--------utils.py(9KB)
--------tensorboard_utils.py(902B)
--------__init__.py(0B)
--------transforms.py(13KB)
--------augmentation.py(17KB)
----main_nce.py(20KB)
----process_data()
--------data()
----model()
--------pretrain.py(14KB)
--------classifier.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
----main_coclr.py(22KB)
----dataset()
--------convert_video_to_lmdb.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------lmdb_dataset.py(37KB)
----LICENSE(11KB)
----eval()
--------merge_2stream_prob.py(8KB)
--------main_classifier.py(34KB)
--------feature_linear_probe.py(8KB)
----README.md(5KB)
----.gitignore(313B)