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hyperfuture:论文代码学习未来的可预测性
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2021-05-07
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学习未来的可预测性 从论文中代码。 该项目的网站。 该代码基于的DPC代码。 我们还使用了来自双曲线网络和库中的双曲线操作。 在scripts有一些bash文件示例,用于运行我们模型的自我监督训练和微调以及监督训练和测试。 您将必须修改数据集和数据集信息文件夹的路径(有关更多信息,请参见)。 运行python main.py --help以获得有关参数的信息。 确保已在requirements.txt安装了外部库。 如果您使用此代码,请考虑将该论文引用为: @article{suris2021hyperfuture, title={Learning the Predictability of the Future}, author={Sur\'is, D\'idac and Liu, Ruoshi and Vondrick, Carl}, journ
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hyperfuture-main.zip (23个子文件)
hyperfuture-main
losses.py 9KB
README.md 2KB
utils
poincare_distance.py 1KB
utils.py 7KB
augmentation.py 18KB
models.py 10KB
datasets.py 27KB
LICENSE 1KB
trainer.py 8KB
backbone
resnet_2d3d.py 11KB
hyrnn_nets.py 8KB
convrnn.py 3KB
select_backbone.py 1KB
main.py 13KB
scripts
eval
future_subaction_linear_finegym_fromfinetune_euclidean.sh 804B
future_subaction_linear_finegym_fromfinetune_hyperbolic.sh 891B
test
test_future_sub_action_linear_finegym_euclidean.sh 756B
test_future_sub_action_linear_finegym_hyperbolic.sh 860B
train
train_kinetics_euclidean.sh 566B
train_kinetics_hyperbolic.sh 631B
finetune_selfsupervised
finetune_self_finegym_hyperbolic.sh 721B
finetune_self_finegym_euclidean.sh 637B
requirements.txt 343B
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