Unofficial PyTorch implementation of "FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence" - baizhenfeng/FixMatch-pytorch
论文地址 Pytorch 实现版本 摘要导读 半监督学习(Semi-supervised learning, SSL)为利用无标签数据提高模型的性能提供了一种方式。近年来该领域的快速发展,依赖于更加复杂的模型结构。本文提出的FixMatch是对现有SSL方法的重大简化。FixMatch首先使用模型对弱增强的无标签数据进行标签预测从而生成伪标签。对于一个给定的图像...
官方实现,TensorFlow:https://github.com/google-research/fixmatch。 PyTorch的的非官方实现: 1、https://github.com/kekmodel/FixMatch-pytorch 2、https://github.com/CoinCheung/fixmatch 3、https://github.com/valencebond/FixMatch_pytorch —END— 英文原文:https://amitness.com/2020/03/fixmatch-semi-supe...
Unofficial pytorch code for "FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence," NeurIPS'20. This implementation can reproduce the results (CIFAR10 & CIFAR100), which are reported in the paper. In addition, it includes trained models with semi-supervised and fully supervi...
这种增强会随机删除图像的正方形部分,并用灰色或黑色填充。PyTorch没有内置的Cutout函数,但是我们可以重用其RandomErasing函数来达到CutOut的效果。 import torch import torchvision.transforms as transforms # Image of 520*520 im = torch.rand(3, 520, 520) ...
pytorch version:https://github.com/SanghunYun/UDA_pytorch 同样是MixMatch在NLP领域的尝试,不过UDA关注点在Data Augmentation的难易程度对半监督效果的影响,核心观点是难度高,多样性好,质量好的噪声注入,可以提升半监督的效果。以下只总结和MixMatch的异同点 ...
https://github.com/kekmodel/FixMatch-pytorch FixMatch在做什么 假设我们要识别一只宝可梦,但是我们的标注数据有限,但是有很多未标注的宝可梦图像。 半监督学习的目标 通常我们只使用标记数据进行训练,但是如果数据过少模型的效果往往不够理想。 而FixMatch的核心思想就是利用未标注的数据来参与训练,虽然这些数据没有被...
官方开源 pytorch 代码 在这. 模型对齐 详见FixMatch-Paddle/pipeline/ Step1 模型结构对齐 Step2 评估指标对齐 Step3 损失函数和反向传播对齐 Step4 训练对齐 复现精度 模型和训练日志在 Release 中,也可到百度网盘提取,链接:https://pan.baidu.com/s/14j8AQnvLgBFgCfZzHbfpxQ 提取码:kimn CIFAR10 #Labels...
pytorch version:https://github.com/SanghunYun/UDA_pytorch 同样是MixMatch在NLP领域的尝试,不过UDA关注点在Data Augmentation的难易程度对半监督效果的影响,核心观点是难度高,多样性好,质量好的噪声注入,可以提升半监督的效果。以下只总结和MixMatch的异同点 ...
This augmentation is applied up to 12.5%. In PyTorch, this can be implemented using the following code where 32 is the size of the image needed: importtorchvision.transformsastransformsfromPILimportImageim=Image.open('dog.png')resized_im=transforms.Resize(32)(im)translated=transforms.RandomCrop(...