CutMix-PyTorch:CutMix正则化器的官方Pytorch实现

上传者: 42116672 | 上传时间: 2021-06-20 20:35:39 | 文件大小: 184KB | 文件类型: ZIP
在ICCV 2019(口头演讲)上被接受!! CutMix:正则化策略来训练具有可本地化功能的强大分类器 CutMix正则化程序的官方Pytorch实现| | 桑,韩东云,吴成俊,桑赫俊,崔俊淑,柳永jo。 NAVER Corp.的Clova AI Research 我们的实现基于以下存储库: 抽象的 已经提出了区域辍学策略以增强卷积神经网络分类器的性能。 事实证明,它们可以有效地指导模型参加对象的较少区分性部分(例如,腿而不是人的头部),从而使网络更好地泛化并具有更好的对象定位能力。 另一方面,当前的区域丢弃方法通过覆盖黑色像素或随机噪声的补丁来去除训练图像上的信息像素。 这样的删除是不理想的,因为它会导致信息丢失和训练期间的效率低下。 因此,我们提出了CutMix增强策略:在训练图像之间剪切和粘贴补丁,其中地面真相标签也与补丁的区域成比例地混合。 通过有效利用训练像素并保留区域丢

文件下载

资源详情

[{"title":"( 10 个子文件 184KB ) CutMix-PyTorch:CutMix正则化器的官方Pytorch实现","children":[{"title":"CutMix-PyTorch-master","children":[{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 57B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 1.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"img1.PNG <span style='color:#111;'> 168.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"utils.py <span style='color:#111;'> 3.13KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 8.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test.py <span style='color:#111;'> 7.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"NOTICE <span style='color:#111;'> 4.46KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"pyramidnet.py <span style='color:#111;'> 8.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"resnet.py <span style='color:#111;'> 6.08KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.py <span style='color:#111;'> 14.90KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

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