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matlab芯形旋转代码-cvpr16-deepbit:使用无监督的深度神经网络(CVPR16)学习紧凑型二进制描述符
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matlab芯形旋转代码CVPR16-深位 使用无监督的深度神经网络学习紧凑型二进制描述符 由林凯文,陆继文,陈楚松,周杰创建 介绍 我们提出了一种新的无监督深度学习方法来学习紧凑的二进制描述符。 我们对在网络顶层学习的二进制代码执行三个标准:1)最小损耗量化; 2)均匀分布的代码; 3)旋转不变位。 然后,我们使用反向传播技术学习网络的参数。 在三种不同的视觉分析任务(包括图像匹配,图像检索和对象识别)上的实验结果证明了该方法的有效性。 可以在下面找到详细信息 引文 如果您发现DeepBit在您的研究中有用,请考虑引用: Learning Compact Binary Descriptors with Unsupervised Deep Neural Networks Kevin Lin, Jiwen Lu, Chu-Song Chen and Jie Zhou IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016 先决条件 MATLAB(已在2015位元版本的Ubuntu上进行了2015a测试
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matlab芯形旋转代码-cvpr16-deepbit:使用无监督的深度神经网络(CVPR16)学习紧凑型二进制描述符 (459个子文件)
imagenet_mean.binaryproto 768KB
imagenet_mean.binaryproto 768KB
._imagenet_mean.binaryproto 187B
gtest_main.cc 2KB
caffe.cloc 1KB
Utils.cmake 13KB
Cuda.cmake 10KB
Summary.cmake 7KB
Targets.cmake 7KB
FindLAPACK.cmake 7KB
Dependencies.cmake 5KB
ConfigGen.cmake 4KB
ProtoBuf.cmake 4KB
FindMKL.cmake 3KB
FindNumPy.cmake 2KB
gflags.cmake 2KB
Misc.cmake 2KB
FindMatlabMex.cmake 2KB
FindLevelDB.cmake 2KB
glog.cmake 2KB
FindAtlas.cmake 2KB
FindGFlags.cmake 2KB
FindOpenBLAS.cmake 2KB
lint.cmake 1KB
FindGlog.cmake 1KB
FindvecLib.cmake 1KB
FindLMDB.cmake 1KB
FindSnappy.cmake 1KB
CNAME 25B
gtest-all.cpp 329KB
test_net.cpp 72KB
test_upgrade_proto.cpp 69KB
test_pooling_layer.cpp 50KB
solver.cpp 45KB
test_gradient_based_solver.cpp 45KB
net.cpp 42KB
upgrade_proto.cpp 35KB
test_neuron_layer.cpp 30KB
test_convolution_layer.cpp 27KB
test_split_layer.cpp 26KB
caffe_.cpp 19KB
data_transformer.cpp 17KB
test_random_number_generator.cpp 17KB
window_data_layer.cpp 17KB
test_data_layer.cpp 15KB
test_io.cpp 13KB
blob.cpp 13KB
caffe.cpp 13KB
parallel.cpp 12KB
_caffe.cpp 12KB
test_data_transformer.cpp 12KB
test_accuracy_layer.cpp 11KB
pooling_layer.cpp 11KB
base_conv_layer.cpp 11KB
test_memory_data_layer.cpp 11KB
lrn_layer.cpp 11KB
math_functions.cpp 11KB
test_reshape_layer.cpp 10KB
test_reduction_layer.cpp 9KB
test_blob.cpp 9KB
test_lrn_layer.cpp 9KB
common.cpp 9KB
test_math_functions.cpp 8KB
test_eltwise_layer.cpp 8KB
test_dummy_data_layer.cpp 7KB
io.cpp 7KB
test_filler.cpp 7KB
test_slice_layer.cpp 7KB
test_concat_layer.cpp 7KB
test_embed_layer.cpp 7KB
spp_layer.cpp 7KB
image_data_layer.cpp 7KB
test_image_data_layer.cpp 6KB
extract_features.cpp 6KB
test_stochastic_pooling.cpp 6KB
layer_factory.cpp 6KB
insert_splits.cpp 6KB
test_deconvolution_layer.cpp 6KB
hdf5_data_layer.cpp 6KB
test_tile_layer.cpp 5KB
test_argmax_layer.cpp 5KB
eltwise_layer.cpp 5KB
test_inner_product_layer.cpp 5KB
hdf5.cpp 5KB
mvn_layer.cpp 5KB
test_contrastive_loss_layer.cpp 5KB
test_mvn_layer.cpp 5KB
test_power_layer.cpp 5KB
test_softmax_layer.cpp 5KB
inner_product_layer.cpp 5KB
convert_imageset.cpp 5KB
dummy_data_layer.cpp 5KB
prelu_layer.cpp 5KB
filter_layer.cpp 5KB
test_spp_layer.cpp 5KB
test_util_blas.cpp 5KB
test_maxpool_dropout_layers.cpp 5KB
test_filter_layer.cpp 5KB
softmax_loss_layer.cpp 4KB
slice_layer.cpp 4KB
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