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computer_vision-texture_learning:与基因组学和计算生物学的联合项目,学生Ben Heil和Parisa Samareh研究计算机视觉分类器的健壮性以测试集合损坏-源码
纹理学习 给定一个大的,带有标签的图像集,直接训练模型以在独立的,分布均匀的测试集上达到很高的分类精度非常简单。 这些模型所学的确切内容尚不清楚。 在此存储库中,我们比较了各种模型在纹理化图像上的性能,从而发现哪些体系结构可了解有关全局功能的更多信息。 TL; DR 我们团队的演示笔记本为 。 可以从下载数据。 将训练/测试目录存储在data子目录中。 可以使用conda env create -f environment.yml安装运行我们的代码所需的库。 运行以确保在尝试使用纹理化的测试数
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:75497472
提供者:
weixin_42131367