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MMSelfSup 代码教程【2】图片向量可视化 t-SNE
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数据标注成本太高?不如试一下使用 OpenMMLab 系列的 MMSelfSup 自监督表征学习工具箱,利用数据自身的表征特性,来提升模型的特征提取能力 在这个代码教程里,我们将会和大家一起来了解 MMSelfSup 代码库的基本结构和实现的功能、如何使用 MMSelfSup 进行模型的自监督训练、如何使用工具可视化自监督训练的效果,以及如何对自监督预训练模型进行各种下游任务的评测。更有热点算法 MAE 的训练和可视化恢复图片效果的代码教程哟~~~ 本期教程介绍:图片向量可视化 t-SNE GitHub 链接:https://github.com/open-mmlab/mmselfsup,欢迎大家体验,觉得好用欢迎点亮小星星 欢迎关注 OpenMMLab 公众号,后台回复:mmselfsup,获取课程 PPT及代码教程哦~
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MMSelfSup 代码教程【1】模型自监督预训练 之 SimCLR
MMSelfSup 代码教程【7】模型自监督预训练 之 MAE
MMSelfSup 代码教程【5】自监督预训练模型的评估:“检测”下游任务
MMSelfSup 代码教程【3】自监督预训练模型的评估:“分类” 下游任务 之 线性评估
MMSelfSup 代码库介绍
MMSelfSup 代码教程【4】自监督预训练模型的评估:“分类” 下游任务 之 SVM 评估
语义分割与MMSegmentation
5. PointPillars 和 KittiDataset 的配置文件解读
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【OpenMMLab 2.0 系列直播】MMRazor 介绍
MMSegmentation代码课
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【OpenMMLab 2.0 系列直播】MMSelfsup 介绍
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计算机视觉与OpenMMLab 开源算法体系
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OpenMMLab基础模型研究进展
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社区开放麦#30 | 入门剪枝利器 MMRazor,迈出模型压缩第一步
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Songyang Zhang | Learning Fundamental Models with MMClassification and MMSelfsup
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社区开放麦#15| 突破纯视觉 3D 检测深度估计瓶颈
【OpenMMLab 公开课】目标检测与 MMDetection 上
3. 部署 MMClassification 图像分类模型
3. KITTI 数据集介绍及 MMDet3D 坐标系规范
OpenMMLab GitLink 编程夏令营项目介绍