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期权matlab代码-part_constellation_models:ICCV2015论文“神经激活星座:使用卷积网络的无监...
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2021-05-26
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预算matlab代码零件星座模型 这是Marcel Simon和Erik Rodner在ICCV 2015上发表的论文“神经激活星座:使用卷积网络的无监督零件模型发现”中使用的代码。如果您想参考这项工作,请引用相应的论文 @inproceedings{Simon15:NAC, author = {Marcel Simon and Erik Rodner}, booktitle = {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, title = {Neural Activation Constellations: Unsupervised Part Model Discovery with Convolutional Networks}, year = {2015}, } 以下步骤将指导您使用代码。 1.设定 打开Matlab并转到包含此软件包的文件夹 运行setup.m以下载所有库 转到lib / caffe_pp并创建它,您将需要创建一个Makefile.config。 如果您已有caffe,请从那里使用该Makefile.
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part_constellation_models-master.zip (33个子文件)
part_constellation_models-master
setup.m 3KB
.gitmodules 94B
start.m 8KB
lib
.gitignore 24B
caffe_pp
part_generation
fitGMMToGradient.m 4KB
convert_locs_to_CUB200_format.m 666B
parts_locs_from_grads.m 2KB
part_selection
evaluate_part_locs_anchor_multiview.m 12KB
README.md 3KB
cnn_finetuning
caffe_reference
deploy_template.prototxt 3KB
solver_template.prototxt 248B
train_val_template.prototxt 5KB
mean.mat 768KB
deploy.prototxt 3KB
mean.binaryproto 768KB
googlenet
mean.npy 1.15MB
deploy_template.prototxt 35KB
solver_template.prototxt 309B
train_val_template.prototxt 40KB
mean.mat 1.15MB
deploy.prototxt 35KB
mean.binaryproto 588KB
finetuning.m 2KB
vgg19
deploy_template.prototxt 5KB
solver_template.prototxt 248B
train_val_template.prototxt 10KB
mean.mat 7KB
deploy.prototxt 5KB
mean.binaryproto 588KB
part_based_classification
createTrainTest.m 495B
part_box_classification_multiscale.m 9KB
.activity.csv 263B
patch_filtering
selsearch_object_detector.m 11KB
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weixin_38708223
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