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PN-Net:复制纸PN-Net
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2021-04-30
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PN网 复制论文PN-Net:用于学习本地图像描述符的联合三重态深度网络 有2点需要声明 有两个重要的细节需要澄清 1在作者原始的Lua代码工作中,我无法明确发现存在批处理规范化。也许我不知道如何使用Lua和Torch 1作者开源的Lua原始码中没有显示的发现作者使用的BN,但是在复现中使用了BN 使用BN的原因 因为在优化过程中总是存在梯度爆炸,因此无法继续训练,所以我不知道为什么。我提供了两种解决方案:首先,在火车代码中使用梯度剪辑,因为我曾经使用过BN,所以我会对其进行注释,使用BN,没有优化问题。其次,使用BN 我只接受有关Brown Dataset Liberty的培训 在其他两个子集Notredame和Yosemite上进行测试 结果 中华绒螯蟹 优胜美地中华民国 结果 我们发现比原始纸张高2.5点。因为我们使用50w对,但是原始纸张使用120w对。
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hinge_loss_embedding_roc_notredame.png 14KB
pnsoft_loss_roc_yosemite.png 13KB
pnsoft_loss_roc_notredame.png 13KB
Dataset.py 3KB
eval_fpr95.py 1KB
pnnet_train.py 12KB
pnnet_test.py 4KB
generate_patch_pairs.py 2KB
generate_triplet_patch_pairs.py 3KB
result.png 9KB
PN_Net.py 2KB
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