模拟无监督张量流:“通过对抗训练从模拟和无监督图像中学习”的TensorFlow实现 源码
TensorFlow中的模拟+无监督(S + U)学习 中TensorFlow实现。 要求 Python 2.7 0.12.1 用法 生成综合数据集: 运行 ,将resolution更改为640x480并将Camera parameters更改为[0, 0, 20, 40] [0, 0, 20, 40] 。 将生成的图像和json文件移动到data/gaze/UnityEyes 。 data目录应类似于: data ├── gaze │ ├── MPIIGaze │ │ └── Data │ │ └── Normalized │ │
文件列表
simulated-unsupervised-tensorflow-master.zip
(预估有个27文件)
simulated-unsupervised-tensorflow-master
main.py
678B
utils.py
3KB
data
utils.py
11B
hand_data.py
58B
__init__.py
0B
gaze_data.py
7KB
assets
lambda=1.0_optimizer=adam.png
73KB
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