半监督转移学习的自适应一致性正则化 该存储库用于以下论文中介绍的自适应知识一致性和自适应表示表示一致性： Abulikemu Abuduweili，Li Xingjian Li，Humphrey Shi，徐成中和Dou Dedou，“半监督转移学习的自适应一致性正则化”。 该代码是在具有Tesla V100 GPU的CentOS 6.3环境（Python 3.6，PyTorch 1.1，CUDA 9.0）上开发的。 内容 介绍 在这项工作中，我们考虑半监督学习和转移学习的结合，从而导致一种更实用和更具竞争力的范例，该范例可以利用源域中强大的预训练模型以及目标域中的带标签/未带标签的数据。 为了更好地利用预训练权重和未标记目标示例的价值，我们引入了自适应一致性正则化，它由两个互补组成部分：源模型和目标模型之间（（标记和未标记）示例上的自适应知识一致性（AKC）；以及目标模型上带标签和未

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使用逼真的阴影实现高保真面部重影 侯安德，张泽，米歇尔·萨克斯（Michel Sarkis），毕宁，童以颖，刘晓明。 在2021年的CVPR中。 该项目的代码是使用Python 3和Tensorflow 1.9.0开发的。 训练有素的模型 要在输入图像和目标照明上运行我们训练有素的模型，请执行以下操作： python test_relight_single_image.py input_image_path target_lighting_path output_image_path gpu_id 下面提供了一个示例： python test_relight_single_image.py sample_images/01503.png sample_lightings/light_left.txt sample_outputs/01503_left.png 7 引文 如果您在工作中

TP MIAGE概念逻辑 笔记 TP de deux插槽de 1h20 塞纳莫/比诺姆教务长 警告 NE PAS ONE MENTIONNER LES DEUX NOMS EN VOUS EN EN BINOME！ XXX（和YYY） 评论者：XXXXXX 先决条件 Disposer d'un PC d'au moins 6 Gio de RAM avec 20 Gio de disque disponible; VirtualBox的最新版本的发行商; 垃圾处理人Github par personne（您的个人资料处理人）； Télécharger等décompresserL'图像VirtualBox的DE L'环境在德发展协会 （A放任前卫乐TP）。 登录/密码： tp / tp 。 TPDéroulementdu TP TP正义问题的Répondreaux疑问（已修改，忠

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