matlab人头检测的代码分支多任务架构搜索(BMTAS)
该存储库提供了BMVC
2020论文的示例代码。
概述
BMTAS是一种针对给定任务集自动查找分支多任务网络的原理方法。
目标是获得推理过程中既高效又高效的模型。
这是通过通过可微的神经体系结构搜索优化上记来实现的。
期望的性能与效率之间的权衡是通过无代理的资源感知损失来控制的。
我们提供了示例代码,用于基于PASCAL-Context数据集上的MobileNetV2主干和DeepLabv3
+头搜索分支网络。
数据集提供了五个密集预测任务的标签:语义分割,人体部位分割,显着性估计,表面法线估计和边缘检测。
用法
要求
该代码在conda环境中运行,使用带有以下软件包的Python
3.7:
conda
install
pytorch==1.4.0
torchvision==0.5.0
cudatoolkit=10.1
-c
pytorch
conda
install
scikit-image==0.16.2
tensorboard==2.2.1
conda
install
opencv==4.4.0
-c
conda-for
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