平底锅
“用于代码发布（CVPR 2020）
先决条件：
Python3
PyTorch == 0.4.1（带有合适的CUDA和CuDNN版本）
火炬视觉> = 0.2.1
资料集：
您需要在“ ./dataset_list”中的每个“ .txt”中修改图像的路径。
以下Google云端硬盘链接中提供了CUB-Paintings的子数据集CUB-200-Paintings： :
训练一个数据集：
您可以对任务使用以下命令：
python PAN.py --gpu_id n-源c-目标p
引文：
如果您使用此代码进行研究，请考虑引用：
@inproceedings{PAN_20,
title={Progressive Adversarial Networks for Fine-Grained Domain Adaptation},
author={Wang,
