颜色分类leetcode特定领域的Fewshot-Learning Trans论文的Pytorch实现。FashionMNIST上的Centerloss和CNloss空间分布,例如,第2类套头衫(绿色)和第6类衬衫(粉红色)。Centerloss很难快速而稳健地形成自己的集群。在FashionMNIST上测试在一般分类任务中的表现。python3 test_loss.py准确性:Softmax损失、中心损失、CN损失(%)分别为89.5±0.2、90.0±0.2、91.42±0.3,三者使用统一的网络和参数设置。CUB-200-2011用法:准备数据集并解压缩,找到目录/home//datasets/CUB_200_2011/。如需生成焦点区域,请下载/home//datasets/CUB_Attention/。要自己生成焦点区域(如Grad-cam和crop-resize操作每秒约9张图像),请重新训练模型,使用命令:python3 generate_cub_
颜色分类leetcode Domain specific Fewshot Learning:Trans论文
文件列表
Domain-specific-Fewshot-Learning-master.zip
(预估有个49文件)
Domain-specific-Fewshot-Learning-master
loss_demo
Togif.py
570B
mnistCNloss.py
5KB
__init__.py
0B
CenterLoss.py
2KB
mnistCenterloss.py
5KB
test_loss.py
5KB
CUB
experiments
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