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learning1M:此存储库包含我们的论文“从1M图像中学习基于检索的本地化的条件不变特征”和“几何可映射的图像特征”的代码
共48个文件
py:44个
gitignore:1个
license:1个
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2021-02-04
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从1M图像中进行基于检索的定位的学习条件不变特征 该存储库包含我们论文的代码和。 相应的模型和训练/测试图像列表可在 下载。 该代码已使用TensorFlow 1.10.0和Python 3.5.6进行了测试。 它使用以下git存储库作为依赖项: 可以使用以下方式下载培训数据: 用于从1M图像中进行基于检索的定位的学习条件不变特征的模型表2 名称 模型 我:三胞胎 Triplet_5e-6_all_conditions_angle_1-4_cu_LRD0.9-5_noPCA_lam0.5_me0 我:四胞胎 quadruplet_5e-6_all_conditions_angle_1
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收起资源包目录
learning1M-master.zip (48个子文件)
learning1M-master
train
train.py 41KB
call_training.py 4KB
model
__init__.py 0B
grad_nets.py 4KB
losses.py 9KB
nets.py 4KB
evaluate
006_call_tsne.py 3KB
004_call_grad_cam.py 4KB
007_quantitative_table.py 7KB
003_any_top-n.py 4KB
000_build_eval_lists.py 9KB
005_save_movie.py 4KB
002_call_inference.py 3KB
002_any_inference.py 7KB
001_build_pca_lists.py 2KB
005_save_movie_frames.py 4KB
003_call_top-n.py 5KB
006_any_tsne.py 4KB
004_any_grad_cam.py 12KB
008_plot_roc.py 8KB
pittsburgh.mat 1.27MB
prepare_data
014_presample_anchors.py 3KB
011_fix_localization_ref.py 3KB
006_merge_parametrized.py 2KB
002_interpolate_image_xy.py 4KB
008_clean_parametrization.py 5KB
003_split_images.py 5KB
__init__.py 0B
005_parametrize_path.py 8KB
010_get_scale_factor.py 2KB
013_cluster_linear.py 3KB
004_merge_and_clean.py 5KB
001_downsize_images.py 5KB
009_plot_statistics.py 5KB
012_shuffle.py 2KB
007_set_aside_queries.py 2KB
__init__.py 0B
util
sampling.py 708B
helper.py 388B
__init__.py 0B
meta.py 133B
io.py 3KB
cv.py 1KB
sge.py 8KB
plot.py 337B
LICENSE 34KB
README.md 4KB
.gitignore 2KB
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dahiod
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