文件名称：matlab如何敲代码-all-graphs-lead-to-rome:图卷积网络用于多图像匹配
文件大小：57KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 03:21:30
系统开源
matlab如何敲代码所有图都通向罗马 图卷积网络用于多图像匹配。 有关更多技术细节，请参见ArXiv论文（）。 依存关系 这里的所有代码都是用Python 3编写的。您将需要以下依赖： 基本代码使用 数据集生成 要生成综合数据集，请调用data_util模块以将其生成 $ python3 -m data_util --dataset=noise_pairwise5 为了生成Rome16K数据集，您需要下载并将其解压缩/解压缩到您选择的目录中，然后在选项rome16_dir其指定为rome16_dir 。 要进行初始生成，请指定将其保存在top_dir ： $ python3 -m data_util.rome16k --top_dir=/your/location/Rome16K $ python3 -m data_util --dataset=rome16kgeom0 合成数据集大约需要4-10 GB，而Rome16K数据集大约需要200GB，因此您将需要空间。 如果没有该空间，则可以使用data_util某些选项进行data_util例如max_num_tuples 培训与测试
【文件预览】：
all-graphs-lead-to-rome-master
----options.py(15KB)
----model()
--------networks.py(4KB)
--------__init__.py(188B)
--------model.py(4KB)
--------layers.py(35KB)
--------skip_networks.py(10KB)
----test.py(4KB)
----train.py(16KB)
----data_util()
--------datasets.py(2KB)
--------__main__.py(784B)
--------real_dataset.py(13KB)
--------__init__.py(88B)
--------rome16k()
--------noisy_dataset.py(8KB)
--------tf_helpers.py(2KB)
--------parent_dataset.py(11KB)
----sim_graphs.py(4KB)
----baselines()
--------mmatch_CVX_ALS.m(4KB)
--------mmatch_spectral.m(663B)
--------mmatch_QP_PG.m(967B)
--------PGDDS.m(6KB)
--------roc_curves.py(5KB)
--------run_tests.m(6KB)
--------myspectral.m(113B)
--------print_errors.py(2KB)
----.gitignore(196B)
----tfutils.py(4KB)
----README.md(4KB)
----experiment.py(9KB)
----myutils.py(3KB)