【文件属性】：
文件名称：keras_rmac:在Keras中实施RMAC
文件大小：2.3MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-02 19:09:35
python computer-vision retrieval keras image-retrieval
凯拉斯（Keras）RMAC
基于（Tolias等人2016）和（Gordo等人2016），为Keras重新实现了区域最大卷积激活（RMAC）特征提取器。 该模型的架构如下图所示：
RoiPooling代码来自： :
先决条件
此代码需要Keras 2.0或更高版本。
（2.7）
（2.1.2）
（0.9.0）
->下载文件并将其保存在data/文件夹中
参考
Tolias，G.，Sicre，R.和Jégou，H.具有CNN激活的积分最大池的特殊对象检索。 ICLR 2016。
Gordo，A.，Almazán，J.，Revaud，J.和＆Larlus，D。深度图像检索：学习图像搜索的全局表示。 ECCV 2016。
引文
该代码是Keras的RMAC的重新实现。
如果使用此代码，请引用使用重新实现的论文和原始RMAC论文：
@article{garcia2018a
【文件预览】：
keras_rmac-master
----rmac.py(3KB)
----utils.py(629B)
----data()
--------PCAmatrices.mat(1.95MB)
--------model.png(122KB)
--------sample.jpg(238KB)
----RoiPooling.py(5KB)
----Readme.md(2KB)
----vgg16.py(3KB)
----get_regions.py(1KB)