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cross-domain-detection:通过渐进域自适应进行跨域弱监督对象检测[Inoue +,CVPR2018]
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2021-05-26
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通过渐进域自适应进行跨域弱监督对象检测 这页是针对出现在CVPR2018。 您也可以找到该论文的。 这是我们的水彩图像结果示例。 要求 Python 3.5+ Chainer 3.0+ ChainerCV 0.8 杯状2.0+ OpenCV 3+ Matplotlib 请安装所有库。 我们建议使用pip install -r requirements.txt 。 下载模型 请转到models和datasets目录,然后按照说明进行操作。 用法 有关参数的更多详细信息,请参阅-h选项或实际代码。 使用训练有素的模型进行演示 python demo.py input/watercolor_142090457.jpg output.jpg --gpu 0 --load models/watercolor_dt_pl_ssd300 评估训练有素的模型 python eval_mo
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cross-domain-detection-master.zip (20个子文件)
cross-domain-detection-master
helper.py 1KB
models
download.sh 128B
README.md 413B
dets_watercolor.png 1.51MB
lib
label_file.py 2KB
voc_io.py 5KB
train_model.py 9KB
requirements.txt 277B
input
comic_14480155.jpg 234KB
watercolor_142090457.jpg 122KB
dataset.py 4KB
eval_model.py 2KB
pseudo_label.py 3KB
datasets
prepare.sh 232B
prepare_dt.sh 165B
prepare_dt_pl.sh 279B
README.md 2KB
demo.py 1KB
README.md 3KB
opt.py 246B
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LinSha
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