awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·
iiyama-lab avatar

iiyama-lab/PS-VAEs

0
View on GitHub↗
2 نجوم·0 تفرعات·Python·MIT·2 مشاهدات

PS VAEs

This is the implementation of Partially-Shared Variational Auto Encoders (PS-VAEs) for pose estimation and digits classification in Pytorch. The code is written by Ryuhei Takahashi and Atsushi Hashimoto. The work was accepted by ECCV 2020 Poster.

Features

  • General Adaptation Techniques - Uses partially-shared variational autoencoders for target shift.

سجل النجوم

مخطط تاريخ النجوم لـ iiyama-lab/ps-vaesمخطط تاريخ النجوم لـ iiyama-lab/ps-vaes

بحث بالذكاء الاصطناعي

استكشف المزيد من المستودعات الرائعة

صف ما تحتاجه بلغة بسيطة — وسيقوم الذكاء الاصطناعي بترتيب آلاف المشاريع مفتوحة المصدر المنسقة حسب الصلة.

Start searching with AI

بدائل مفتوحة المصدر لـ PS VAEs

مشاريع مفتوحة المصدر مشابهة، مرتبة حسب عدد الميزات المشتركة مع PS VAEs.
  • bit-da/ddaالصورة الرمزية لـ BIT-DA

    BIT-DA/DDA

    34عرض على GitHub↗

    Code release for "Dynamic Domain Adaptation for Efficient Inference" (CVPR 2021)

    Python
    عرض على GitHub↗34
  • bit-da/tsaالصورة الرمزية لـ BIT-DA

    BIT-DA/TSA

    76عرض على GitHub↗

    CVPR 2021 Oral Code release for "Transferable Semantic Augmentation for Domain Adaptation"

    Python
    عرض على GitHub↗76
  • corenel/pytorch-atdaالصورة الرمزية لـ corenel

    corenel/pytorch-atda

    45عرض على GitHub↗

    A PyTorch implementation for Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation

    Python
    عرض على GitHub↗45
  • astuti/ila-daالصورة الرمزية لـ astuti

    astuti/ILA-DA

    25عرض على GitHub↗

    More Details coming soon. If you have any questions regarding our code, please contact asharma@eng.ucsd.edu ILA-DA CVPR2021

    Python
    عرض على GitHub↗25
عرض جميع البدائل الـ 26 لـ PS VAEs→

الأسئلة الشائعة

ما هي وظيفة iiyama-lab/ps-vaes؟

This is the implementation of Partially-Shared Variational Auto Encoders (PS-VAEs) for pose estimation and digits classification in Pytorch. The code is written by Ryuhei Takahashi and Atsushi Hashimoto. The work was accepted by ECCV 2020 Poster.

ما هي الميزات الرئيسية لـ iiyama-lab/ps-vaes؟

الميزات الرئيسية لـ iiyama-lab/ps-vaes هي: General Adaptation Techniques.

ما هي البدائل مفتوحة المصدر لـ iiyama-lab/ps-vaes؟

تشمل البدائل مفتوحة المصدر لـ iiyama-lab/ps-vaes: bit-da/dda — Code release for "Dynamic Domain Adaptation for Efficient Inference" (CVPR 2021). bit-da/tsa — [CVPR 2021 Oral] Code release for "Transferable Semantic Augmentation for Domain Adaptation". corenel/pytorch-atda — A PyTorch implementation for Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation. cuishuhao/bnm — code of Towards Discriminability and Diversity: Batch Nuclear-norm Maximization under Label Insufficient Situations… enesdoruk/transadapter — TransAdapter: Vision Transformer for Feature-Centric Unsupervised Domain Adaptation. astuti/ila-da — More Details coming soon. If you have any questions regarding our code, please contact asharma@eng.ucsd.edu ILA-DA…