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Mikael / ML-GCN

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README

Mix-GCN.pytorch

Result

Method COCO VOC2007
ML-GCN 83.0 94.0
Ours(Mix-GCN+PPIR) 84.3 95.6

Requirements

Please, install the following packages

  • numpy
  • torch-0.3.1
  • torchnet
  • torchvision-0.2.0
  • tqdm

Download datasets

python3 download.py

Download pretrain models

checkpoint/coco (Dropbox)

checkpoint/voc (Dropbox)

Options

  • lr: learning rate
  • lrp: factor for learning rate of pretrained layers. The learning rate of the pretrained layers is lr * lrp
  • batch-size: number of images per batch
  • image-size: size of the image
  • epochs: number of training epochs
  • evaluate: evaluate model on validation set
  • resume: path to checkpoint

Demo VOC 2007

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python3 demo_voc2007_gcn.py data/voc --image-size 448 --batch-size 32 -e --resume checkpoint/voc/voc_checkpoint.pth.tar 

Demo COCO 2014

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python3 demo_coco_gcn.py data/coco/ --image-size 448 --batch-size 32 -e --resume checkpoint/coco/coco_checkpoint.pth.tar 

Reference

This project is based on https://github.com/durandtibo/wildcat.pytorch

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简介

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https://gitee.com/Mikael_ac/ml-gcn.git
git@gitee.com:Mikael_ac/ml-gcn.git
Mikael_ac
ml-gcn
ML-GCN
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