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文件名称: scan_unsupervised:扫描+ MOCO无监督学习-源码
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 2mb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-03-15
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:学习对不带标签的图像进行分类 此回购包含我们论文的Pytorch实现: , , ,Marc Proesmans和Luc Van Gool。 在ECCV 2020( )上接受。 在上Yannic Kilcher对我们论文的解释。 :trophy: SOTA有4个基准。 检出用于或不 。 :NEW_button: 对无监督语义分割感兴趣吗? 查看我们最近的工作: 。 内容 :NEW_button: 教程部分已添加,检出 。 :NEW_button: 添加了“先行工作”部分,签出“ 。 介绍 缺少地面真实注解时,我们可以将图像自动分组为语义上有意义的群集吗? 无监督图像分类的任务仍然是计算机视觉中的重要且公开的挑战。 最近有几种方法试图以端到端的方式解决这个问题。 在本文中,我们偏离了最近的工作,并提倡一种将特征学习和聚类分离的两步方法。 在分类准确性方面,我们的表现远远超过最新技术,尤其是CIFAR10上的+ 26.6%,CIFAR100-20
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