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Weakly-Supervised-Affordance-Detection:弱监督下的流量检测matlab自适应二值化代码
资源介绍
matlab自适应二值化代码弱监督的流量检测
这是CVPR
2017的正式实施。
并且，如果您喜欢本文，请查看扩展名和另一种方法。
如果有任何错误或疑问，请发送电子邮件至sawatzky
AT
iai
DOT
uni-bonn
DOT
de或查阅更详细的Readme.txt。
安装过程中严格监督学习
下载我们的CAD
120
deeplabv2_extension/exper/CAD/models/DESIRED_ARCHITECTURE并将其存储在deeplabv2_extension/exper/CAD/models/DESIRED_ARCHITECTURE
strong_object.caffemodel在强烈的监督设置的训练，
weak_object.caffemodel在弱监督的设置进行训练我们的CAD
120启示数据集的对象分开。
init.caffemodel在imagenet上进行了预训练以进行初始化。
要安装我们的扩展程序，请遵循原始的deeplab
安装弱监督学习
对于弱监督的培训，还应根据expectation_step/grabcut的readme.txt安装e