nn-rotation-predictor

通过预测图像旋转来进行无监督表示学习 自我监督学习的图像分类 这是我们的实现，使用几何变换来提取图像的特征，而无需标记这些图像。 项目目标 在该项目中，实现了以下目标： 使用pytorch Dataset / DataLoader加载和预处理数据 从头开始训练模型并经常检查点模型 实施良好的软件工程技能，包括使用虚拟环境，git（用于合作伙伴）和OOP 项目检查点 于3/23之前阅读本白皮书。 加载并生成旋转数据集。 开始学习如何实现pytorch DataLoader。 另外，请确保您已设置AWS账户。 日期：3/26 完成模型架构（resnet18）和训练循环。 日期：3/30 调试模型并完成培训并显示结果。 日期：4/2 完成的项目及结果将于4月5日（星期一）SHARP截止。 此截止日期不存在任何例外。 结果 该项目的最终结果汇总在results.md文件中，该文件详细描述