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OpenSet_ReciprocalPoints:重新实现已公开的ECCV '20论文,涉及开放点识别的倒数点。 截至10202...
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2021-02-13
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OpenSet_ReciprocalPoints 开源,重新实现已发布的ECCV '20关于互认点的论文,以实现开放集识别。 截至2020年10月,本文是开放式识别的最新技术。 正在进行代码清理; 测试集上的结果将很快更新。 与论文作者确认此实现是正确的。 使用作者的数据加载器,该实现实际上超过了tiny-imagenet上已发布的性能。 使用我自己的数据加载器,结果略低于发布的性能(数据拆分有所不同,所以这可能是原因)。 我还在这两个数据集上运行了标准的深度学习基准。 实际上,我发现当前的公开文献低估了基线; 当前的文献报道的基线数字比我用自己的代码获得的数字低得多。 这可能表明,开放集识别的进度比看起来要温和得多。 方法 CIFAR + 10 微型Imagenet 公布的基准 81.6% 57.7% 我对基准的实施 89.24%(价值) 66.35%(价值) 我对
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OpenSet_ReciprocalPoints-main.zip (16个子文件)
OpenSet_ReciprocalPoints-main
rpl
models
backbone_resnet.py 2KB
backbone_wide_resnet.py 4KB
backbone.py 4KB
collect_prediction.py 11KB
utils.py 4KB
train.sh 580B
train.py 17KB
collect_cifar_rpl_prediction.py 10KB
evaluate.py 14KB
penalties.py 1KB
generate_tiny_dataset.py 5KB
datasets
open_dataset.py 984B
dataset.py 2KB
cifar_dataset.py 2KB
requirements.txt 99B
README.md 3KB
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