dla:CVPR 2018口头论文“深层聚合”的代码

分类 在ImageNet上训练图像分类 使用尽可能多的默认命令： python3 classify.py train <data> -a dla34 具有更多数据设置： python3 classify.py train <data> -a dla34 --data-name imagenet \ --classes 1000 -j 4 --epochs 120 --start-epoch 0 --batch-size 256 \ --crop-size 224 --scale-size 256 如果您要在dataset.py尚未定义的数据集上进行训练，请指定一个新的数据名称，并将info.json放在数据文件夹中。 info.json包含一个字典，其中包含必需值mean和std ，这是新数据集中图像的均值和标准差。 完整的选项集可以在找到。