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FeatMatch:本文的PyTorch代码
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2021-05-23
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FeatMatch:半监督学习的基于功能的增强 这是我们论文的PyTorch实现: FeatMatch:基于特征的增强半监督学习,,, 2020年欧洲计算机视觉会议(ECCV) [ ] [] 抽象的 最近的最新半监督学习(SSL)方法结合使用基于图像的转换和一致性正则化作为核心组件。 但是,这些方法仅限于简单的转换,例如传统的数据增强或两个图像的凸组合。 在本文中,我们提出了一种新颖的基于学习特征的细化和增强方法,该方法可以生成各种复杂的变换。 重要的是,这些转换还使用了我们通过聚类提取的类内和类间原型表示形式的信息。 通过将迭代中已经计算出的特征存储在内存库中,我们无需使用大量额外的计算。 这些转换与传统的基于图像的增强相结合,然后被用作基于一致性的正则化损失的一部分。 我们证明,对于较小的数据集(CIFAR-10和SVHN),我们的方法可与当前技术水平相提并论,同时能够扩展到更大
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FeatMatch-main.zip (48个子文件)
FeatMatch-main
config
mini-imagenet
[mimagenet][test][res18][10000].json 1KB
[mimagenet][test][res18][4000].json 1KB
cifar100
[cifar100][test][cnn13][10000].json 1014B
[cifar100][test][cnn13][4000].json 1013B
cifar10
[cifar10][test][wrn][250].json 1013B
[cifar10][test][wrn][4000].json 1014B
[cifar10][test][wrn][1000].json 1014B
domainnet
[domainnet][test][res18][rl5-ru00].json 1KB
[domainnet][test][res18][rl5-ru75].json 1KB
[domainnet][test][res18][rl5-ru50].json 1KB
[domainnet][test][res18][rl5-ru25].json 1KB
cifar10_zca.npz 69.03MB
svhn
[svhn][test][wrn][250].json 1KB
[svhn][test][wrn][4000].json 1KB
[svhn][test][wrn][1000].json 1KB
cifar100_zca.npz 69.03MB
train
featmatch.py 16KB
__init__.py 0B
trainer.py 11KB
ssltrainer.py 5KB
loss
common.py 2KB
__init__.py 62B
model
sslnet.py 3KB
wide_resnet.py 5KB
__init__.py 28B
model.py 3KB
backbone.py 1KB
LICENSE 3KB
dataset
.gitkeep 0B
resource
aug.png 296KB
qual.png 139KB
requirements.txt 107B
.gitignore 68B
dataloader
base_loader.py 4KB
cifar.py 3KB
mini_imagenet.py 4KB
__init__.py 547B
domainnet.py 8KB
svhn.py 1KB
README.md 8KB
util
reporter.py 2KB
metric.py 2KB
misc.py 327B
__init__.py 0B
random_augment.py 8KB
scheduler.py 2KB
command_interface.py 2KB
data.py 6KB
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孤单的宇航员
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