文件名称：matlab精度检验代码-bilinear-cnn:卷积神经网络的双线性池
文件大小：3.34MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 20:06:14
系统开源
matlab精度检验代码概述 该存储库包含用于训练双线性（二阶）CNN的PyTorch实现。 下面列出的系列作品研究了卷积特征的双线性合并以实现细粒度的识别。 该存储库构建对称的BCNN，它们将图像表示为CNN激活的协方差矩阵。 可以在PAMI 2017论文和中找到更多详细信息。 ，林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji，ICCV 2015 ，林宗玉和Subhransu Maji，CVPR 2016 ，林宗玉和Subhransu Maji，BMVC 2017 ，林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji，PAMI 2017 ，林宗玉，Subhransu Maji和Piotr Koniusz，ECCV 2018 特别是，我们提供以下代码： 训练BCNN模型 训练改进的BCNN模型（通过矩阵平方根归一化） 用二阶*聚合训练CNN模型 使用BCNN表示法反转细粒度类别 前提条件可以通过pip install -r requirements.txt进行安装。 可以在项目网页中找到Matlab和MatConvNet中原始实现的
【文件预览】：
bilinear-cnn-master
----inversion.py(18KB)
----test.py(5KB)
----train.py(23KB)
----resize_inat.py(2KB)
----finetune.py(15KB)
----find_best_model.py(980B)
----compact_bilinear_pooling()
--------__init__.py(10KB)
----matrixSquareRoot.py(2KB)
----AircraftsDataset.py(3KB)
----LICENSE(3KB)
----iNatDataset.py(3KB)
----MITIndoorDataset.py(2KB)
----train_cnn.py(19KB)
----requirements.txt(224B)
----inv_images()
--------018.Spotted_Catbird.png(142KB)
--------005.Crested_Auklet.png(146KB)
--------016.Painted_Bunting.png(138KB)
--------002.Laysan_Albatross.png(143KB)
--------017.Cardinal.png(121KB)
--------010.Red_winged_Blackbird.png(139KB)
--------029.American_Crow.png(144KB)
--------027.Shiny_Cowbird.png(144KB)
--------009.Brewer_Blackbird.png(146KB)
--------011.Rusty_Blackbird.png(146KB)
--------014.Indigo_Bunting.png(145KB)
--------012.Yellow_headed_Blackbird.png(135KB)
--------015.Lazuli_Bunting.png(146KB)
--------026.Bronzed_Cowbird.png(144KB)
--------024.Red_faced_Cormorant.png(127KB)
--------006.Least_Auklet.png(146KB)
--------007.Parakeet_Auklet.png(143KB)
--------025.Pelagic_Cormorant.png(138KB)
--------020.Yellow_breasted_Chat.png(145KB)
--------019.Gray_Catbird.png(146KB)
--------028.Brown_Creeper.png(119KB)
--------013.Bobolink.png(146KB)
--------001.Black_footed_Albatross.png(144KB)
--------030.Fish_Crow.png(138KB)
----feature_extractor.py(4KB)
----.gitignore(46B)
----CUBDataset.py(4KB)
----config.py(2KB)
----README.md(9KB)
----plot_curve.py(3KB)
----CNN.py(5KB)
----BCNN.py(16KB)
----CarsDataset.py(3KB)