文件名称:
Unsupervised-Classification:扫描-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
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“先前工作”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，我们的表现远远领先于最新方法，尤其是CIFAR10的+ 26.6％，CIFAR100-20的+ 25.0％和STL
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