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CONTA:NeurIPS口头论文的实施
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2021-04-13
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弱监督语义分割的因果干预 主要代码为: 弱监督语义分割的因果干预。 张冬,张汉旺,唐金辉,华贤生和孙倩如。 NeurIPS,2020年。 要求 PyTorch 1.2.0,torchvision 0.4.0等,均在requirements.txt中 PASCAL VOC 2012开发者套件和COCO 2014 8个NVIDIA GPU,每个都有超过1024MB的内存 用法 安装python依赖项 pip install -r requirements.txt 下载PASCAL VOC 2012和COCO PASCAL VOC 2012 COCO 2014 要生成pseudo_mask: 对于伪蒙版生成,我们遵循的方法,而没有实例化步骤。 cd pseudo_mask & python run_sample.py 您可以手动编辑文件,也可以指定命令行参数。 切记要用生成的
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CONTA-master.zip (70个子文件)
CONTA-master
requirements.txt 204B
segmentation
.gitignore 1KB
data
.gitignore 51B
datasets
coco
labels.txt 965B
voc12
README.md 2KB
labels.txt 202B
models
voc12
deeplabv2_resnet101_msc
caffemodel
.gitkeep 0B
tools
convert.py 9KB
sublayers.py 8KB
demo.py 7KB
CRF.py 1KB
vis_preds.py 2KB
m_t.py 2KB
libs
datasets
__init__.py 124B
base.py 3KB
voc.py 5KB
models
deeplabv1.py 1KB
deeplabv3plus.py 3KB
__init__.py 3KB
deeplabv3.py 3KB
deeplabv2.py 2KB
msc.py 1KB
resnet.py 4KB
utils
__init__.py 131B
lr_scheduler.py 805B
crf.py 990B
metric.py 1KB
caffe.proto 58KB
caffe_pb2.py 344KB
scripts
setup_voc12.sh 261B
train_eval.sh 1KB
configs
voc12.yaml 985B
coco.yaml 832B
conda_env.yaml 322B
main.py 14KB
LICENSE 1KB
README.md 5KB
pseudo_mask
step
eval_sem_seg.py 1KB
make_sem_seg_labels.py 3KB
make_cocoann.py 2KB
cam_to_ir_label.py 2KB
make_ins_seg_labels.py 6KB
eval_cam.py 1KB
eval_ins_seg.py 920B
train_cam.py 3KB
train_irn.py 5KB
make_cam.py 3KB
tools
utils.py 29KB
loss.py 3KB
dilated_fcn.py 1KB
CRF.py 1KB
net
resnet50_irn.py 8KB
resnet50_cam.py 2KB
resnet50.py 4KB
misc
imutils.py 8KB
pyutils.py 3KB
torchutils.py 2KB
indexing.py 6KB
pre_trained
resnet50-19c8e357.pth 97.75MB
voc12
train_aug.txt 124KB
test.txt 17KB
dataloader.py 9KB
make_cls_labels.py 1007B
train.txt 17KB
val.txt 17KB
cls_labels.npy 2.32MB
run_sample.py 5KB
docker
Dockerfile 2KB
build_push_docker.sh 280B
Dockerfile_cluster 1KB
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- BetterRose2022-11-15请问资源可以直接运行码
任念辰
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