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okason97 / handshape-recognition

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Prototypical Network #3

Closed ulises-jeremias closed 5 years ago

ulises-jeremias commented 5 years ago

@okason97 En el repositorio prototypical-networks-tf ya está subido el código con un README.md en el que se explica la distribución de directorios. Está exitosamente probada con Omniglot verificando las métricas que se muestran en el paper. Me falta definir un detalle mínimo para poder probarla con lsa16 así podemos comparar con DenseNet.

Para que quede a modo de historial, el detalle exacto que me falta es modificar el archivoprotonet/data/lsa16.py para poder convertir la data original al formato [n_classes, n_img, w, h, c]. Si se termina eso se pueden seguir los pasos del readme para correr la red sin problemas!

Hoy lo termino de ver!

facundoq commented 5 years ago

y= vector de clases x = vector de imágenes [n,h,w,c] i=np.argsort(y) x=x[i,:,:,:] # ordeno por clase np.reshape(x,(n_classes,n_per_class,h,w,c))

Asumiendo que n_per_class es el mismo para todas las clases no? Sino no se puede codificar como un array.

On Thu, May 23, 2019 at 12:38 PM Ulises Jeremias Cornejo Fandos < notifications@github.com> wrote:

@okason97 https://github.com/okason97 En el repositorio prototypical-networks-tf https://github.com/ulises-jeremias/prototypical-networks-tf ya está subido el código con un README.md en el que se explica la distribución de directorios. Está exitosamente probada con Omniglot verificando las métricas que se muestran en el paper. Me falta definir un detalle mínimo para poder probarla con lsa16 así podemos comparar con DenseNet.

Para que quede a modo de historial, el detalle exacto que me falta es modificar el archivoprotonet/data/lsa16.py https://github.com/ulises-jeremias/prototypical-networks-tf/blob/develop/protonet/data/lsa16.py para poder convertir la data original al formato [n_classes, n_img, w, h, c]. Si se termina eso se pueden seguir los pasos del readme para correr la red sin problemas!

Hoy lo termino de ver!

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