域自适应更快的RCNN PyTorch:PyTorch中的域自适应更快的R CNN 源码
PyTorch中的域自适应快速R-CNN 这是Haoran Wang( )实施的“用于野外物体检测的域自适应快速R-CNN”的PyTorch实现。 原始文件可以在找到。 此实现基于 @ 。 如果您发现此存储库有用,请引用以下原始论文: @inproceedings{chen2018domain, title={Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild}, author = {Chen, Yuhua and Li, Wen and Sakaridis, Christos and D
文件列表
域自适应更快的RCNN-PyTorch:PyTorch中的域自适应更快的R-CNN
(预估有个258文件)
Dockerfile
2KB
Dockerfile
2KB
ROIAlign_cpu.cpp
8KB
nms_cpu.cpp
2KB
SigmoidFocalLoss.h
1KB
ROIPool.h
2KB
deform_pool_cuda.cu
4KB
ROIPool_cuda.cu
8KB
deform_conv_cuda.cu
28KB
ROIAlign_cuda.cu
12KB
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