# iamhankai/attribute-aware-attention

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iamhankai/attribute-aware-attention, dépôt open source à 158 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. \[ACM MM 2018\] Attribute-Aware Attention Model…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [iamhankai](https://repo.masters-masters.com/owners/iamhankai) |
| Étoiles | 158 |
| Forks | 27 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2018 |
| Sujets | cub-dataset, fine-grained-classification, person-reidentification, fine-grained-visual-categorization, attention-mechanism, representation-learning, convolutional-neural-networks |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [iamhankai/attribute-aware-attention](https://github.com/iamhankai/attribute-aware-attention) |

## Fiche du dépôt

\[ACM MM 2018\] Attribute-Aware Attention Model for Fine-grained Representation Learning

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

## Autres dépôts de iamhankai

- [iamhankai/ghostnet.pytorch · ★ 537 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/iamhankai/ghostnet.pytorch)
- [iamhankai/cpp-pytorch · ★ 163 · C++ · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/iamhankai/cpp-pytorch)

## D’autres dépôts Python

- [LewisLeeYu-AIR/mcd-mood-palette · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/LewisLeeYu-AIR/mcd-mood-palette)
- [guanmo-ai/design-style · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/guanmo-ai/design-style)
- [jwang771/3d-world-simulator · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/jwang771/3d-world-simulator)
- [dustin/py-github · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/dustin/py-github)
- [emres/turkish-deasciifier · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/emres/turkish-deasciifier)
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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.