开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-13
详细说明:平底锅
“用于代码发布(CVPR 2020)
先决条件:
Python3
PyTorch == 0.4.1(带有合适的CUDA和CuDNN版本)
火炬视觉> = 0.2.1
资料集:
您需要在“ ./dataset_list”中的每个“ .txt”中修改图像的路径。
以下Google云端硬盘链接中提供了CUB-Paintings的子数据集CUB-200-Paintings: :
训练一个数据集:
您可以对任务使用以下命令:
python PAN.py --gpu_id n-源c-目标p
引文:
如果您使用此代码进行研究,请考虑引用:
inproceedings{PAN_20,
title={Progressive Adversarial Networks for Fine-Grained Domain Adaptation},
author={Wang,
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台,提供交流渠道,下载内容来自于网络,除下载问题外,其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链,请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源,下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载,请稍后再次尝试;或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎,请到消费记录里找到下载记录反馈给我们,经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问,可以通过点击"提供者"的名字,查看对方的联系方式,联系对方咨询.