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CSGCNN:“通过区分特定于类的过滤器来训练可解释的卷积神经网络”的代码
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2021-05-18
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使用特定于类的过滤器来训练可解释的CNN 纸 引用为 @inproceedings{liang2020training, title={Training Interpretable Convolutional Neural Networks by Differentiating Class-specific Filters}, author={Liang, Haoyu and Ouyang, Zhihao and Zeng, Yuyuan and Su, Hang and He, Zihao and Xia, Shu-Tao and Zhu, Jun and Zhang, Bo}, booktitle={European Conference on Computer Vision}, pages={622--638}, year={2020}, organiza
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CSGCNN-master.zip (22个子文件)
CSGCNN-master
VOCPart
mutualinfo
mutualinfo.py 5KB
train
train.py 16KB
run.py 4KB
__init__.py 0B
dataLoader.py 4KB
summaries.py 347B
seed.py 2KB
resnet_std.py 10KB
checkpoints
.gitkeep 0B
gradmap
gradmap.py 9KB
requirements.txt 150B
download.sh 2KB
README.md 5KB
starting.sh 2KB
.gitignore 113B
activmap
activmap.py 11KB
VOC
VOCPart.py 5KB
utils.py 1KB
__init__.py 25B
download.sh 2KB
preprocess.py 9KB
README.md 725B
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余木脑袋
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