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LIO:查找对象
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2021-03-08
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观察对象:用于对象识别的自监督结构建模 作者:茉,白亚龙,张巍,赵铁军和陶梅。 介绍 此项目是“ CIO PRIO的LIO pytorch实现,CVPR 2020。 入门 图像分类的实现可在找到。 可以在找到图像检测和分割的实现。 执照 该项目是根据。 引文 如果您在研究中使用此代码库,请引用我们的论文: @InProceedings { Zhou_2020_CVPR , author = { Zhou, Mohan and Bai, Yalong and Zhang, Wei and Zhao, Tiejun and Mei, Tao } , title = { Look-Into-Object: Self-Supervised Structure Modeling for Object Recognition } , booktitle = { IEEE/CVF Conferenc
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LIO:查找对象 (256个子文件)
.isort.cfg 315B
deform_conv_cuda.cpp 29KB
deform_pool_cuda.cpp 4KB
roi_align_cuda.cpp 3KB
roi_pool_cuda.cpp 3KB
masked_conv2d_cuda.cpp 3KB
nms_cpu.cpp 2KB
sigmoid_focal_loss.cpp 2KB
nms_cuda.cpp 575B
deform_conv_cuda_kernel.cu 41KB
deform_pool_cuda_kernel.cu 16KB
roi_align_kernel.cu 11KB
roi_pool_kernel.cu 6KB
sigmoid_focal_loss_cuda.cu 6KB
nms_kernel.cu 5KB
masked_conv2d_kernel.cu 5KB
Dockerfile 459B
.gitignore 1KB
.gitignore 1KB
pytest.ini 293B
inference_demo.ipynb 1.02MB
demo.jpg 254KB
coco_test_12510.jpg 179KB
LICENSE 11KB
MODEL_ZOO.md 41KB
GETTING_STARTED.md 12KB
ROBUSTNESS_BENCHMARKING.md 5KB
TECHNICAL_DETAILS.md 4KB
INSTALL.md 4KB
CODE_OF_CONDUCT.md 3KB
DATA_PIPELINE.md 3KB
README.md 2KB
CONTRIBUTING.md 2KB
README.md 1KB
error-report.md 1KB
README.md 1KB
feature_request.md 702B
general_questions.md 111B
corruptions_sev_3.png 1.34MB
data_pipeline.png 82KB
loss_curve.png 37KB
transforms.py 28KB
reppoints_head.py 27KB
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htc.py 24KB
cascade_rcnn.py 23KB
hrnet.py 19KB
resnet.py 18KB
test_robustness.py 17KB
fcos_head.py 16KB
fovea_head.py 16KB
mean_ap.py 15KB
grid_head.py 15KB
generalized_attention.py 15KB
flops_counter.py 14KB
anchor_head.py 13KB
two_stage.py 12KB
deform_conv.py 12KB
guided_anchor_target.py 12KB
deform_pool.py 10KB
bbox_head_with_scl.py 10KB
grid_rcnn.py 9KB
bbox_head.py 9KB
train.py 9KB
mask_scoring_rcnn.py 8KB
robustness_eval.py 8KB
resnext.py 8KB
test.py 8KB
transforms.py 8KB
ssd_head.py 8KB
train_index.py 7KB
double_head_rcnn.py 7KB
maskiou_head.py 7KB
test_config.py 7KB
anchor_target.py 7KB
test_mixins.py 7KB
fcn_mask_head.py 7KB
convfc_bbox_head.py 7KB
coco_error_analysis.py 7KB
max_iou_assigner.py 6KB
setup.py 6KB
coco_utils.py 6KB
point_target.py 6KB
train_util_index.py 6KB
eval_hooks.py 6KB
analyze_logs.py 6KB
decorators.py 6KB
ghm_loss.py 6KB
mask_rcnn_x101_32x4d_fpn_1x.py 6KB
formating.py 6KB
inference.py 6KB
recall.py 6KB
mask_rcnn_r50_caffe_c4_1x.py 6KB
iou_balanced_neg_sampler.py 6KB
sampler.py 6KB
conv_module.py 6KB
class_names.py 5KB
ssd_vgg.py 5KB
fpn.py 5KB
double_bbox_head.py 5KB
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Mika.w
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