deepcluster:深度聚类，用于视觉特征的无监督学习-源码

深度聚类，用于视觉特征的无监督学习 消息 我们发布了新的自我监督方法SwAV的和。 SwAV使用ResNet-50将自我监督学习与ImageNet上的监督学习仅相距1.2％！ 它结合了在线聚类和多作物数据增强功能。 我们还介绍了DeepCluster-v2，它是DeepCluster的改进版本（ResNet-50，更好的数据增强，余弦学习速率表，MLP投影头，质心的使用，...）。 查看。 深度集群 该代码实现了卷积神经网络或卷积网络的无监督训练，如论文所述。 此外，我们提供了本文中使用的评估协议代码： Pascal VOC分类 激活的线性分类 实例级图像检索 最后，该代码还包括可视化模块，该可视化模块允许以可视方式评估学习到的功能的质量。 要求 Python安装版本2.7 SciPy和scikit-learn软件包 一个PyTorch安装版本0.1.8（ ） CUDA 8.0