tareanomia

Taskonomía: desentrañar el aprendizaje por transferencia de tareas

Este repositorio contiene:

• modelos previamente entrenados (banco de tareas) [PyTorch + TensorFlow].

• conjunto de datos

• código de referencia

• análisis y resultados de afinidad de tareas

para el siguiente artículo:

Taskonomía: desenredar el aprendizaje por transferencia de tareas (CVPR 2018, premio al mejor artículo)

Amir Zamir, Alexander Sax*, William Shen*, Leonidas Guibas, Jitendra Malik, Silvio Savarese.

BANCO DE TAREAS	CONJUNTO DE DATOS
La carpeta taskbank contiene información sobre nuestros modelos previamente entrenados y scripts para descargarlos. Hay resultados de muestra y enlaces a demostraciones en vivo.	La carpeta data contiene información y estadísticas sobre el conjunto de datos, algunos datos de muestra e instrucciones sobre cómo descargar el conjunto de datos completo.

Análisis y resultados de afinidad de tareas.	Sitio web
Esta carpeta contiene los datos sin procesar y normalizados utilizados para medir las afinidades de tareas.	La página web del proyecto con enlaces a activos y demostraciones.

Citación

Si encuentra útiles el código, los modelos o los datos, cite este documento:

@inproceedings{zamir2018taskonomy,
  title={Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning},
  author={Zamir, Amir R and Sax, Alexander and and Shen, William B and Guibas, Leonidas and Malik, Jitendra and Savarese, Silvio},
  booktitle={2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2018},
  organization={IEEE}
}