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meta-learning-CODEBRIM:我们的CVPR19论文“使用COncrete缺陷桥桥梁图像数据集进行多目标混凝土缺...
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元学习CODEBRIM 我们的CVPR19论文“使用COncrete缺陷桥桥梁图像数据集进行多目标混凝土缺陷分类的元学习卷积神经体系结构”的开源代码: 或 如果您使用内容(例如数据集),请引用该论文: Martin Mundt,Sagnik Majumder,Sreenivas Murali,Panagiotis Panetsos,Visvanathan Ramesh。 具有混凝土缺陷桥图像数据集的多目标混凝土缺陷分类的元学习卷积神经体系结构。 IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR),2019年 数据集 该数据集位于: : 请注意,该数据集仅被许可用于非商业和教育用途,如上面链接中数据集随附的许可证文件所指定的那样。 这是数据集的示例(本论文的图1): 论文代码 开源代码包括:PyTorch和TensorFlow数据加载器,MetaQNN的PyTorch代码和ENAS
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meta-learning-CODEBRIM-master.zip (51个子文件)
meta-learning-CODEBRIM-master
imgs
CVPR19_CODEBRIM_poster.jpg 3.76MB
CVPR19_CODEBRIM_poster.pdf 2.75MB
dataset_example.png 1.89MB
MetaQNN
requirements_full_build.txt 1KB
lib
Utility
utils.py 2KB
__init__.py 0B
metrics.py 587B
Training
train.py 4KB
train_model.py 9KB
__init__.py 0B
learning_rate_scheduling.py 3KB
val.py 8KB
MetaQNN
cnn.py 6KB
__init__.py 0B
state_enumerator.py 11KB
state_string_utils.py 6KB
q_learner.py 34KB
Models
__init__.py 0B
initialization.py 3KB
network.py 11KB
state_space_parameters.py 1KB
cmdparser.py 8KB
Datasets
datasets.py 7KB
__init__.py 0B
main.py 10KB
requirements.txt 61B
README.md 4KB
README.md 2KB
ENAS
imgs
ENAS-1.pdf 15KB
src
utils.py 6KB
AEROBI
image_ops.py 6KB
micro_controller.py 10KB
data_utils.py 6KB
micro_child.py 30KB
main.py 13KB
controller.py 7KB
__init__.py 0B
models.py 8KB
general_controller.py 12KB
general_child.py 26KB
controller.py 375B
__init__.py 0B
common_ops.py 1KB
scripts
AEROBI_macro_search.sh 1018B
extractArcString.py 2KB
DAG_Visualization.ipynb 4KB
AEROBI_macro_final.sh 1KB
LICENSE 11KB
README.md 3KB
license.md 3KB
.gitignore 16B
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李韩资
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