任务分配法

任务分类：解开任务迁移学习

该存储库包含：

• 预训练模型（任务库）[PyTorch + TensorFlow]。

• 数据集

• 参考代码

• 任务亲和力分析和结果

对于以下论文：

Taskonomy：解开任务迁移学习（CVPR 2018，最佳论文奖）

Amir Zamir、Alexander Sax*、William Shen*、Leonidas Guibas、Jitendra Malik、Silvio Savarese。

任务库	数据集
taskbank文件夹包含有关我们预训练模型的信息以及下载它们的脚本。有示例输出以及现场演示的链接。	data文件夹包含有关数据集的信息和统计数据、一些示例数据以及如何下载完整数据集的说明。

任务亲和力分析和结果	网站
该文件夹包含用于测量任务亲和力的原始数据和标准化数据。	项目的网页，包含资产和演示的链接。

引文

如果您发现代码、模型或数据有用，请引用本文：

@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}
}