Offizieller Code für unser CVPR '22 Papier "Dataset Distillation by Matching Training Trajectories"
Trainieren Sie Modelle, um synthetische Bilder zu erstellen, die ähnlich wie solche sind, die auf realen Datensätzen trainiert wurden.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarOffizieller Code für unser CVPR '22 Papier "Dataset Distillation by Matching Training Trajectories"
mtt-distillation hat 442 Sterne auf GitHub. Es wurde 63-mal geforkt. mtt-distillation ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2022 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: artificial-intelligence, computer-vision, machine-learning, synthetic-data.
Offizieller Code für unser CVPR '22 Papier "Dataset Distillation by Matching Training Trajectories"
mtt-distillation ist ein Open-Source-Projekt.
Ja. mtt-distillation ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
mtt-distillation ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/georgecazenavette-mtt-distillation.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.