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奥托甘
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2021-02-12
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奥托甘 纸: 。 数据: 再现性审查 AutoGAN已在ICCV 2019上发布。根据``中的指南,本文的功能列出如下。 产品特点 评论 出版年份 2019年 第一年尝试 -- 场地类型 会议 严谨与经验 经验 有附录 没有 看起来令人生畏 没有 可读性 好 算法难度 高 伪码 是 主要话题 NAS,GAN 样题 没有 计算指定 没有 指定的超参数 部分的 需要计算 是 作者回复 呐 可用代码 是 页数 11 出版地点 国际CCV 参考编号 73 数方程 3 号码证明 0 编号表 2 数字图/图 4 编号其他数字 2 概念图 4 作者人数 4 该论文应易于复制,需要GPU进行培训和测试。 具体使用tensorflow-gpu <= 1.14.0和Cuda <= 10.0 。 较高的版本将导致异常。 建立 python >= 3.6 torch >= 1.1
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AutoGAN-main.zip (42个子文件)
AutoGAN-main
functions.py 14KB
models_search
shared_gan.py 6KB
controller.py 4KB
__init__.py 176B
building_blocks_search.py 9KB
train.py 6KB
utils
fid_score.py 13KB
cal_fid_stat.py 2KB
inception_score.py 4KB
utils.py 3KB
__init__.py 261B
exps
autogan_cifar10_b.sh 452B
derive.sh 472B
autogan_cifar10_a.sh 452B
autogan_cifar10_c.sh 452B
autogan_cifar10_a2stl10.sh 456B
autogan_search.sh 594B
imgs
ctrl.png 77KB
ss.png 52KB
cifar_arch1.png 81KB
stl10_res.png 63KB
cifar10_res.png 124KB
models
autogan_cifar10_c.py 2KB
autogan_cifar10_b.py 2KB
autogan_cifar10_a.py 2KB
__init__.py 333B
building_blocks.py 5KB
test.py 2KB
datasets.py 2KB
requirements.txt 121B
search.py 8KB
LICENSE 1KB
train_derived.py 6KB
README.md 3KB
fid_stat
fid_stats_cifar10_train.npz 30.67MB
stl10_train_unlabeled_fid_stats_48.npz 30.65MB
.gitignore 2KB
cfg.py 7KB
pre_trained_models
autogan_cifar10_a_stl10.pth 19.33MB
autogan_cifar10_c.pth 16.82MB
autogan_cifar10_b.pth 17.06MB
autogan_cifar10_a.pth 16.81MB
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凌冽的风
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