과제

과제법: 과제 전이 학습 풀기

이 저장소에는 다음이 포함됩니다.

• 사전 학습된 모델(작업 은행) [PyTorch + TensorFlow].

• 데이터세트

• 참조 코드

• 작업 선호도 분석 및 결과

다음 논문의 경우:

Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning (CVPR 2018, 최우수 논문상)

아미르 자미르, 알렉산더 색스*, 윌리엄 셴*, 레오니다스 구이바스, 지텐드라 말릭, 실비오 사바레세.

작업 은행	데이터세트
taskbank 폴더에는 사전 학습된 모델에 대한 정보와 이를 다운로드하기 위한 스크립트가 포함되어 있습니다. 샘플 출력과 라이브 데모 링크가 있습니다.	data 폴더에는 데이터세트에 대한 정보와 통계, 일부 샘플 데이터, 전체 데이터세트를 다운로드하는 방법에 대한 지침이 포함되어 있습니다.

작업 선호도 분석 및 결과	웹사이트
이 폴더에는 작업 유사성을 측정하는 데 사용되는 원시 및 정규화된 데이터가 포함되어 있습니다.	자산 및 데모에 대한 링크가 포함된 프로젝트의 웹페이지입니다.

소환

코드, 모델 또는 데이터가 유용하다고 생각되면 다음 문서를 인용해 주세요.

@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}
}