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taskcv-2017-public
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VisDA2017挑战 你好! 这是用于的开发套件存储库。 在这里,您可以找到有关如何下载数据集,运行基线模型以及评估模型性能的详细信息。 可以在CodaLab评估服务器(即将推出)上本地和远程执行评估。 请访问主网站了解比赛的详细信息,规则和日期。 您可以通过以下链接找到两个竞赛曲目的开发套件(测试版): 如果您考虑使用数据,代码或其派生词,请考虑引用以下内容: @misc{visda2017, Author = {Xingchao Peng and Ben Usman and Neela Kaushik and Judy Hoffman and Dequan Wang and Kate Saenko}, Title = {VisDA: The Visual Domain Adaptation Challenge}, Year = {2017}, E
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taskcv-2017-public-master.zip (56个子文件)
taskcv-2017-public-master
README.md 1KB
classification
exp_eval.m 1KB
result
example_prediction.txt 116KB
val_ground_truth.txt 118KB
README.md 7KB
exp_pred.m 3KB
model
DeepCORAL
README.md 2KB
deepcoral_deploy_visda17.prototxt 3KB
solver.prototxt 463B
deepcoral_train_val_visda17.prototxt 14KB
ADDA
.gitignore 1KB
README.md 2KB
adda
util.py 2KB
models
vgg16_imagenet.py 12KB
lenet.py 1KB
svhnnet.py 2KB
vgg_16_fcn8s.py 7KB
model.py 2KB
__init__.py 311B
__init__.py 95B
adversary.py 748B
logging.yml 720B
data
svhn.py 3KB
usps.py 4KB
dataset.py 3KB
util.py 622B
vda2017.py 2KB
mnist.py 5KB
__init__.py 320B
cityscapes.py 5KB
scripts
synth-coco-vgg16.sh 2KB
synth-coco.sh 2KB
svhn-mnist.sh 995B
requirements.txt 134B
tools
train_adda.py 7KB
eval_classification.py 3KB
train.py 5KB
eval_segmentation.py 5KB
DAN
README.md 2KB
imagenet_mean.binaryproto 768KB
dan_train_val_visda17.prototxt 8KB
solver.prototxt 267B
dan_deploy_visda17.prototxt 3KB
exp_eval.py 4KB
data
README.md 0B
image_list.txt 3.26MB
segmentation
.gitignore 24B
README.md 5KB
eval.py 3KB
scripts
val_frontend.sh 949B
checkout_caffe_dilation.sh 178B
data
cityscapes
image.txt 23KB
info.json 1KB
label.txt 25KB
test
image.txt 121KB
get_gta5.sh 1KB
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苏利福
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