low_shot.py [134:146]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
    is_novel = np.in1d(all_labels, novel_classes)
    is_base = np.in1d(all_labels, base_classes)
    is_either = is_novel | is_base
    top1_novel = np.mean(top1[is_novel])
    top1_base = np.mean(top1[is_base])
    top1_all = np.mean(top1[is_either])
    top5_novel = np.mean(top5[is_novel])
    top5_base = np.mean(top5[is_base])
    top5_all = np.mean(top5[is_either])
    return np.array([top1_novel, top5_novel, top1_base, top5_base, top1_all, top5_all])


def parse_args():
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



matching_network.py [226:239]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
    is_novel = np.in1d(all_labels, novel_classes)
    is_base = np.in1d(all_labels, base_classes)
    is_either = is_novel | is_base
    top1_novel = np.mean(top1[is_novel])
    top1_base = np.mean(top1[is_base])
    top1_all = np.mean(top1[is_either])
    top5_novel = np.mean(top5[is_novel])
    top5_base = np.mean(top5[is_base])
    top5_all = np.mean(top5[is_either])
    return np.array([top1_novel, top5_novel, top1_base, top5_base, top1_all, top5_all])



def parse_args():
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -