matlab精度检验代码-DPANet:DPANet：用于RGB-D显着物体检测的深度电位感知门控注意网络

matlab精度检验代码 这个回购。 是DPANet的正式实现，已在2020年IEEE图像处理事务期刊中接受。 主管道如下所示， 并列出了一些可视化结果 依存关系 >= Pytorch 1.0.0 OpenCV-Python [optional] matlab 准备 如果您想再次训练网络，请下载在Pytorch中实现的ResNet-50 / ResNet-34 / ResNet-18官方预训练模型。 下载或把RGB-d显着基准数据集（）的文件夹中的data进行训练或测试。 [可选]生成伪标签（仅供NJUD和NLPR使用脚本） gen.m和cal_score.py 。 训练 python3 train.py --tag res50 --save_path res50_res 确保GPU内存足够（原始训练是在8批NVIDIA RTX2080Ti卡上进行的，批处理大小为32）。 测试 python3 test.py --tag res50 --gpu 0 --model res50_res/model-30 我们提供训练有素的模型文件（），并运行以下命令以检查其完整性： md5sum mod