NTS-Net-keras:学习导航以进行细粒度分类

NTS-Net-Keras 该项目是用Keras编写的用于构建NTS-Net模型的工具。 原始论文： 获取 支持多GPU训练 只支持tensorflow作为后端 快速开始 请注意，当前只能在Linux和macOS中执行此项目。 您可能会在Windows中遇到一些问题。 Python版本：python2.7。 下载CUB_200_2011.tgz并解压缩tgz文件。 通过运行pip install -r requirements.txt安装依赖项。 编辑config.py以配置您的实验，您可能需要设置data_root ， num_gpu ， batch_size等。 运行python train.py训练新模型。 训练有素的模型权重 CUDA版本 需要CUDA 9.0 表现 测试仪的准确度为0.82，比原始实现降低了5％。欢迎使用PR来解决此问题。 致谢 原始实现 ，pytor