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颜色分类leetcode-Heated_Up_Softmax_Embedding:加热Softmax嵌入的项目页面
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2021-07-06
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颜色分类leetcode 加热的 Softmax 嵌入 的项目页面。 我们提出了一种“加热”策略来训练随着温度升高的分类器,导致相应的嵌入在各种度量学习基准上实现最先进的性能。 介绍 描述符提取是将图像映射到描述符空间中的一个点。 一个好的描述符应该是: 紧凑:来自同一类的样本要接近 展开:来自不同类别的样本远离 来自分类网络的瓶颈特征在 [1] 中表现出强大的性能 瓶颈特征没有学会紧凑和展开,因此可能不适合聚类和检索。 以下是从 MNIST 中学到的一些特征。 每种颜色显示一个数字。 菱形显示分类器权重。 温度参数
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Heated_Up_Softmax_Embedding-master.zip (30个子文件)
Heated_Up_Softmax_Embedding-master
fig
gradient.png 58KB
distribution.png 179KB
new_bottleneck.png 41KB
pipeline.png 61KB
Intermediate.png 61KB
car196.png 101KB
bottleneck.png 35KB
heatup.png 126KB
off-the-shelf.png 57KB
COPYING.txt 1KB
tensorflow
metric_learning_lenet.py 12KB
Loggers.py 2KB
crc32c.py 4KB
utils.py 10KB
run_Inception.py 5KB
deep_metric_learning_Inception.py 22KB
nets
inception_utils.py 3KB
__init__.py 1B
inception_v1.py 16KB
lenet.py 5KB
run_mnist_lenet.py 2KB
mnist.py 9KB
layers.py 3KB
tensorboard_logger.py 11KB
requirements.txt 139B
dataset
car196.py 4KB
ebay.py 4KB
bird200.py 5KB
README.md 4KB
data
model
place_holder 0B
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