PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification:基于timm的多标签分类-源码

上传者: 42102933 | 上传时间: 2021-04-19 15:31:46 | 文件大小: 14.37MB | 文件类型: ZIP
PyTorch图像模型多标签分类 基于timm的多标签分类。 更新2021/03/22 更新了./timm/models/multi_label_model.py、./train.py和./validate.py,以计算每个标签的精度。 介绍 该存储库用于多标签分类。 该代码基于 。 感谢罗斯的出色工作。 我于2021年2月27日下载了他的代码。 我认为我的多标签分类代码将与他的最新版本兼容,但我没有检查。 该是多标签分类的主要参考资料。 感谢Dmitry Retinskiy和Satya Mallick。 为了理解我们的上下文和数据集,尽管您无需阅读此处的特定代码,但请花5分钟阅读上面的链接。 将所有图像放入./fashion-product-images/images/。 为了实现多标签分类,我从Ross的pytorch-image-models中修改(添加)以下文件: ./

文件下载

资源详情

[{"title":"( 209 个子文件 14.37MB ) PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification:基于timm的多标签分类-源码","children":[{"title":"setup.py <span style='color:#111;'> 1.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sotabench.py <span style='color:#111;'> 32.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"distributed_train.sh <span style='color:#111;'> 108B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"imagenet21k_goog_synsets.txt <span style='color:#111;'> 213.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"results-imagenetv2-matched-frequency.csv <span style='color:#111;'> 23.42KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多,未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

  • hulu2013 :
    用户下载后在一定时间内未进行评价,系统默认好评。
    2021-08-05

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明