门控SCNN 基于ICCV 2019论文 SCNN PyTorch门控SCNN的实现，。 要求 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch 蒂姆 pip install timm OpenCV pip install opencv-python 城市景观 pip install cityscapesscripts 用法 火车模型 python train.py --epochs 175 --backbone_type resnet101 optional arguments: --data_path Data path for cityscapes dataset [default value is 'data'] --backbone_type

ICCV 2019 papers/new汇总帖，极市团队整理

SC-FEGAN SC-FEGAN：具有用户草图和颜色的人脸编辑生成对抗网络（ICCV 2019）Youngjoo Jo，Jongyoul Park arXiv：https://arxiv.org/abs/1902.06838概述使用深SC-FEGAN SC编辑人脸图像-FEGAN：使用用户的草图和颜色进行人脸编辑生成对抗网络（ICCV 2019）Joongjooul Park arXiv的Youngjoo Jo，https：//arxiv.org/abs/1902.06838概述使用深度神经网络编辑人脸图像。 用户可以使用直观的输入（例如草图和着色）来编辑面部图像，我们的网络SC-FEGAN可以从中生成高质量的合成图像。 我们使用了带有门控卷积层的SN-patchGAN鉴别器和类似Unet的生成器。 依存关系十

DeepGCN：GCN可以像CNN一样深入吗？ 在这项工作中，我们提出了成功训练非常深的GCN的新方法。 我们从CNN借用概念，主要是残差/密集连接和膨胀卷积，然后将其适应GCN架构。 通过广泛的实验，我们证明了这些深层GCN框架的积极作用。 概述 我们进行了广泛的实验，以展示不同的组件（＃Layers，＃Filters，＃Nearest Neighbors，Dilation等）如何影响DeepGCNs 。 我们还提供了针对不同类型的深层GCN（MRGCN，EdgeConv，GraphSage和GIN）的消融研究。 进一步的信息和详细信息，请联系和 。 要求 （仅用于可视化） （仅用于可视化） conda环境 为了设置运行所有必要依赖项的conda环境， conda env create -f environment.yml 入门 您将在文件夹中找到有关如何使用我们的代码对3

注意图像字幕注意 该存储库包括“的实现。 要求 Python 3.6 Java 1.8.0 PyTorch 1.0 苹果酒（已经添加为子模块） coco-caption（已经添加为子模块） 张量板 培训AoANet 准备数据 请参阅data/README.md详细信息。 （注释：设置word_count_threshold在scripts/prepro_labels.py至4，以产生大小10369的词汇表。） 您还应该预处理数据集并获取缓存以计算苹果酒得分： $ python scripts/prepro_ngrams.py --input_json data/dataset_coco.json --dict_json data/cocotalk.json --output_pkl data/coco-train --split train 开始训练 $ CUDA_VISIB