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MATLAB的var模型代码-MPN-COV:@ICCV2017:为利用二阶统计量,我们建议使用矩阵幂归一化协方差合并(MPN-...
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MATLAB的var模型代码二阶信息有助于大规模的视觉识别吗? 由和创建 内容 介绍 该存储库包含在ImageNet 2012数据集上针对以下论文训练的源代码和模型: @article{Li2017, author = {Peihua Li,Jiangtao Xie,Qilong Wang and Wangmeng Zuo}, title = {Is Second-order Information Helpful for Large-scale Visual Recognition?}, journal= {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, year = {2017} } 我们提出了二阶合并来代替最后一次转换后的常见一阶最大/平均合并。 层。 提议的网络称为MPN-COV ConvNets,与同类网络相比,已取得了一致,重要的改进。 我们方法的关键是COVariance的矩阵幂归一化, 给定少量的大尺寸特征(又称小样本/大尺寸),就等于鲁棒的协方差估计,这在最新的卷积网络的最后卷积层中很常见; 适当地利用了允许零
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MATLAB的var模型代码-MPN-COV:@ICCV2017:为利用二阶统计量,我们建议使用矩阵幂归一化协方差合并(MPN-COV)Con (336个子文件)
references.bib 5KB
mpn_cov_cpu.cpp 16KB
normalize_cpu.cpp 12KB
pooling_cpu.cpp 10KB
bnorm_cpu.cpp 10KB
tinythread.cpp 8KB
im2row_cpu.cpp 8KB
imread_libjpeg.cpp 6KB
bilinearsampler_cpu.cpp 6KB
imread_gdiplus.cpp 6KB
imread_quartz.cpp 5KB
subsample_cpu.cpp 3KB
imread.cpp 1KB
nnbias.cpp 1KB
copy_cpu.cpp 1KB
vl_nnbilinearsampler.cpp 122B
nnfullyconnected.cpp 121B
vl_nnnormalize.cpp 116B
vl_imreadjpeg_old.cpp 115B
vl_imreadjpeg.cpp 115B
vl_taccummex.cpp 114B
vl_cudatool.cpp 113B
vl_nnmpn_cov.cpp 113B
nnbilinearsampler.cpp 113B
vl_nnbnorm.cpp 112B
vl_nnconvt.cpp 112B
nnsubsample.cpp 112B
vl_nnpool.cpp 111B
nnnormalize.cpp 111B
vl_nnconv.cpp 111B
vl_tmove.cpp 110B
datamex.cpp 109B
nnpooling.cpp 107B
nnmpn_cov.cpp 107B
data.cpp 106B
nnbnorm.cpp 103B
nnconv.cpp 101B
fixes.css 3KB
base.css 2KB
vl_tmove.cu 76KB
bnorm_gpu.cu 45KB
vl_imreadjpeg.cu 43KB
nnconv_cudnn.cu 23KB
im2row_gpu.cu 20KB
mpn_cov_gpu.cu 19KB
vl_nnconv.cu 17KB
nnbnorm_cudnn.cu 17KB
data.cu 14KB
pooling_gpu.cu 13KB
vl_imreadjpeg_old.cu 13KB
vl_nnconvt.cu 13KB
datamex.cu 13KB
nnbilinearsampler_cudnn.cu 12KB
bilinearsampler_gpu.cu 12KB
datacu.cu 10KB
vl_nnbnorm.cu 10KB
vl_nnpool.cu 9KB
nnpooling_cudnn.cu 9KB
nnconv.cu 9KB
nnbias_cudnn.cu 8KB
nnbnorm.cu 8KB
nnfullyconnected.cu 8KB
nnsubsample.cu 7KB
vl_nnbilinearsampler.cu 7KB
vl_nnmpn_cov.cu 6KB
nnpooling.cu 6KB
normalize_gpu.cu 5KB
vl_taccummex.cu 5KB
vl_nnnormalize.cu 5KB
subsample_gpu.cu 5KB
nnmpn_cov.cu 5KB
nnbilinearsampler.cu 5KB
nnnormalize.cu 4KB
vl_cudatool.cu 4KB
nnbias.cu 4KB
copy_gpu.cu 1KB
sharedmem.cuh 4KB
googlenet_prototxt_patch.diff 2KB
matconvnet.vcxproj.filters 11KB
tinythread.h 21KB
mexutils.h 19KB
fast_mutex.h 7KB
imread_helpers.hpp 21KB
blashelper_gpu.hpp 19KB
nnconv_blas.hpp 13KB
blashelper.hpp 11KB
blashelper_cpu.hpp 10KB
data.hpp 7KB
nnbias_blas.hpp 5KB
datacu.hpp 4KB
cudnnhelper.hpp 3KB
bnorm.hpp 2KB
nnbnorm.hpp 2KB
nnconv.hpp 2KB
pooling.hpp 2KB
nnbnorm_cudnn.hpp 2KB
datamex.hpp 2KB
imread.hpp 1KB
nnpooling_cudnn.hpp 1KB
bilinearsampler.hpp 1KB
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