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RePRI-for-Few-Shot-Segmentation:(CVPR 2021)用于少量分割的RePRI方法的代码。 ht...
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2021-05-02
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少数分割的区域比例正则推断(RePRI) 更新03/21:CVPR 2021接受论文! 论文代码:“无需元学习的少量分割:您只需要一个良好的转导推论?”,可通过以下免费获得: : : 入门 最低要求 软件 : 火炬== 1.7.0 numpy == 1.18.4 cv2 == 4.2.0 pyyaml == 5.3.1 对于培训和测试,指标监视都是通过visdom_logger ( )完成的。 要使用pip安装此软件包,请使用以下命令: pip install git+https://github.com/luizgh/visdom_logger.git 硬件:支持11 GB + CUDA的GPU 下载资料 全部从Google云端硬盘进行预处理 我们提供用于此工作的Pascal-VOC 2012和MS-COCO 2017版本。 您可以下载完整的.zip文件,然后直接将
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RePRI-for-Few-Shot-Segmentation-master.zip (35个子文件)
RePRI-for-Few-Shot-Segmentation-master
.gitignore 2KB
data
coco
create_masks.py 2KB
src
plot.py 4KB
classifier.py 15KB
model
vgg.py 6KB
pspnet.py 5KB
resnet.py 7KB
dataset
transform.py 13KB
utils.py 4KB
dataset.py 12KB
classes.py 7KB
visu.py 5KB
util.py 10KB
test.py 13KB
optimizer.py 1KB
train.py 12KB
config_files
coco2pascal.yaml 2KB
coco.yaml 1KB
pascal.yaml 1KB
scripts
test.sh 743B
train.sh 339B
plot_training.sh 48B
oracle.sh 748B
ablation_t_pi.sh 1KB
plot_ablation.sh 86B
README.md 8KB
lists
coco
train.txt 6.26MB
val.txt 2.76MB
pascal
train.txt 372KB
val.txt 91KB
figures
coco_folds.png 143KB
pascal_fold.png 27KB
intro_image.png 3.33MB
qualitative_results.png 3.2MB
coco2pascal.png 99KB
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