# Combination of Multiple Global Descriptors for Image Retrieval
<div align="center">
<img src="figures/architecture.png">
</div>
## Prerequisite
* Python 2.7 or above
* MXNet-1.4.0 or above
* Numpy and tqdm
## Usage
### Download dataset
```console
$ bash download.sh cub200
```
### Extract pre-trained model
```console
$ tar zxvf ./checkpoints/CGD.CUB200.C_concat_MG.ResNet50v.dim1536.tar.gz -C ./checkpoints/
```
### Test
```console
$ python test.py
usage: test.py [-h] [--image-width IMAGE_WIDTH] [--image-height IMAGE_HEIGHT]
[--batch-size BATCH_SIZE] [--num-workers NUM_WORKERS]
[--recallk RECALLK] [--data-dir DATA_DIR]
[--train-txt TRAIN_TXT] [--test-txt TEST_TXT]
[--bbox-txt BBOX_TXT] --pretrained-model PRETRAINED_MODEL
[--gpu GPU]
```
```console
$ python test.py --pretrained-model=checkpoints/CGD.CUB200.C_concat_MG.ResNet50v.dim1536
...
R@ 1: 0.7681
R@ 2: 0.8484
R@ 4: 0.9060
R@ 8: 0.9433
```
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图像检索_基于多个全局描述符组合实现的图像检索算法_附项目源码_优质项目实战.zip (10个子文件)
图像检索_基于多个全局描述符组合实现的图像检索算法_附项目源码_优质项目实战
evaluator.py 2KB
dataset.py 4KB
meta
CUB200
bbox.txt 320KB
test.txt 397KB
train.txt 383KB
figures
architecture.png 320KB
checkpoints
CGD.CUB200.C_concat_MG.ResNet50v.dim1536.tar.gz 94.48MB
download.sh 703B
test.py 4KB
README.md 1005B
共 10 条
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