Este repositório contém:
modelos pré-treinados (banco de tarefas) [PyTorch + TensorFlow].
conjunto de dados
código de referência
análises e resultados de afinidade de tarefas
para o seguinte artigo:
Amir Zamir, Alexander Sax*, William Shen*, Leonidas Guibas, Jitendra Malik, Silvio Savarese.
| BANCO DE TAREFAS | CONJUNTO DE DADOS |
|---|---|
A pasta taskbank contém informações sobre nossos modelos pré-treinados e scripts para baixá-los. Existem exemplos de resultados e links para demonstrações ao vivo. | A pasta data contém informações e estatísticas sobre o conjunto de dados, alguns dados de amostra e instruções sobre como fazer download do conjunto de dados completo. |
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| Análises e resultados de afinidade de tarefas | Site |
|---|---|
| Esta pasta contém os dados brutos e normalizados usados para medir afinidades de tarefas. | A página web do projeto com links para ativos e demonstrações. |
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Se você achar o código, os modelos ou os dados úteis, cite este artigo:
@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}
} 
