RDA:嘈杂环境下的鲁棒域自适应 源码

强大的领域适应 “在嘈杂的环境下实现准确而强大的域自适应”的代码发布 先决条件: 的Python == 3.7.6 PyTorch == 1.2.0(具有合适的CUDA和CuDNN版本) 火炬视觉== 0.2.0 脾气暴躁的 argparse 易言 枕头= 8.1.0 tqdm 资料集: 您需要在“ ./data”中的每个“ .txt”中修改图像的路径。 训练: 您可以运行“ ./scripts/train.sh”来训练和评估任务。 在此之前,您需要在脚本中更改项目根目录,数据集(Office-home或Office-31),数据地址和CUDA_VISIBLE_DEVICES。 引文: 如果您使用此代码进行研究,请考虑引用: @inproceedings{ijcai2020-314, title = {Towards Accurate and Robust