タスクノミー

Taskonomy: タスク転移学習の解きほぐし

このリポジトリには次のものが含まれます。

• 事前トレーニング済みモデル (タスクバンク) [PyTorch + TensorFlow]。

• データセット

• 参照コード

• タスクの親和性の分析と結果

次の論文の場合:

Taskonomy: 解きほぐすタスク転移学習 (CVPR 2018、最優秀論文賞)

アミール・ザミル、アレクサンダー・サックス*、ウィリアム・シェン*、レオニダス・ギバス、ジテンドラ・マリク、シルビオ・サバレーゼ。

タスクバンク	データセット
taskbankフォルダーには、事前トレーニングされたモデルに関する情報と、それらをダウンロードするためのスクリプトが含まれています。サンプル出力とライブデモへのリンクがあります。	dataフォルダーには、データセットに関する情報と統計、いくつかのサンプル データ、および完全なデータセットをダウンロードする方法の手順が含まれています。

タスクの親和性の分析と結果	Webサイト
このフォルダーには、タスク アフィニティの測定に使用される生の正規化されたデータが含まれています。	アセットとデモへのリンクを含むプロジェクトの Web ページ。

引用

コード、モデル、またはデータが役立つと思われる場合は、この論文を引用してください。

@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}
}