PyTorch Image Models Multi Label Classification:基于timm的多标签分类 源码
PyTorch图像模型多标签分类 基于timm的多标签分类。 更新2021/03/22 更新了./timm/models/multi_label_model.py、./train.py和./validate.py,以计算每个标签的精度。 介绍 该存储库用于多标签分类。 该代码基于 。 感谢罗斯的出色工作。 我于2021年2月27日下载了他的代码。 我认为我的多标签分类代码将与他的最新版本兼容,但我没有检查。 该是多标签分类的主要参考资料。 感谢Dmitry Retinskiy和Satya Mallick。 为了理解我们的上下文和数据集,尽管您无需阅读此处的特定代码,但请花5分钟阅读上面的链接。 将所有图像放入./fashion-product-images/images/。 为了实现多标签分类,我从Ross的pytorch-image-models中修改(添加)以下文件: ./
文件列表
PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification:基于timm的多标签分类
(预估有个209文件)
results-imagenetv2-matched-frequency.csv
23KB
results-imagenet-r.csv
24KB
results-imagenet-r-clean.csv
18KB
results-imagenet-a-clean.csv
18KB
results-imagenet-real.csv
23KB
imagenet_real_labels.json
379KB
results-imagenet-a.csv
24KB
results-sketch.csv
24KB
results-imagenet.csv
18KB
1163.jpg
17KB
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