【文件属性】：
文件名称：Adaptive-anti-Aliasing
文件大小：1.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-01 09:20:31
Python
在ConvNets中深入研究抗锯齿
这项工作被BMVC2020评为最佳论文奖。 它在神经网络中引入了一个插件模块，以提高模型的准确性和一致性。
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进步
影像分类
实例细分
语义分割
最新消息：我已经发布了COCO的Beta版实例细分代码。 请参考maskrcnn分支
安装
torch==1.1.0
torchvision==0.2.0
数据集
下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中
为此，您可以使用以下脚本： :
档案结构
anti-aliasing
└── data
├── output
├── ILSVRC2012
└── master
└── Adaptive-anti-Aliasing
└── ...
模型动物园
型号名称
前1名
一致性
resnet101
【文件预览】：
Adaptive-anti-Aliasing-master
----images()
--------tittle.gif(835KB)
----demo_shift.py(2KB)
----log.txt(108B)
----datasets()
--------vid.py(2KB)
--------__init__.py(160B)
--------vid_robust.py(1KB)
--------__pycache__()
--------collate_batch.py(551B)
----models_lpf()
--------resnet_pasa_group_softmax.py(13KB)
--------__init__.py(4KB)
--------layers()
--------__pycache__()
--------resnet_ori.py(14KB)
--------resnet.py(13KB)
----.DS_Store(6KB)
----config.txt(2KB)
----utils()
--------scheduler.py(506B)
--------visualizer.py(1KB)
--------__init__.py(85B)
--------__pycache__()
--------futils.py(19KB)
--------helpers.py(986B)
----scripts()
--------html_visual_shift.py(688B)
--------get_vid_train_lst.py(6KB)
--------save_prob.py(11KB)
--------create_vid_subset.py(974B)
--------._top1-acc.png(4KB)
--------eval_js.py(11KB)
--------get_vid_class.py(4KB)
--------eval_vis.py(899B)
--------weights.py(350B)
--------misc.py(5KB)
--------save_prob_shift.py(12KB)
--------visualize_shift_all.py(16KB)
--------visual_shift_top_var.py(17KB)
----README.md(3KB)
----__pycache__()
--------networks.cpython-36.pyc(2KB)
----networks.py(4KB)
----train(352B)
----demo.py(1KB)
----main.py(34KB)
----eval_vid.py(24KB)