文件名称：matlab精度检验代码-SimNet:学习非度量视觉相似性以进行图像检索
文件大小：27.74MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 17:42:23
系统开源
matlab精度检验代码SimNet：用于图像检索的相似性网络 Matlab代码，用于“学习图像检索的非度量视觉相似性”一文，其中提出了一个相似性网络来估计视觉相似性得分，以在视觉检索问题中对图像进行排名。 先决条件 Linux上的R2015b 1.0-beta20 数据集 在我们的实验中，我们使用以下图像检索数据集： 用法 训练 从以下位置下载培训数据： 在load_img_data.m文件中，相应地设置训练数据的路径。 运行train.m来训练模型。 另外，要使用您自己的数据，请使用以下字段创建images结构： 具有特征向量对的images.data [4-D single] （1，D，2，N）数组，其中D是特征向量的维数，N是数据集中的对数。 images.label [4-D single] （1,1,1，N）数组，每对具有标签，其中1是数学对，而-1是非匹配对 images.set [Nx1 double]每个对的N维向量，其中1个是训练集，而2个是验证集。 images.cosines [4-D single] （1,1,1，N）数组，在特征向量对之间具有余弦相似性。 测
【文件预览】：
SimNet-master
----init_simnet_dag.m(840B)
----addCustomLossLayer.m(793B)
----Readme.md(3KB)
----info()
--------SimNet.png(221KB)
----init_simnet_simplenn.m(1KB)
----RMAC()
--------rmac_regionvec_act.m(1007B)
--------vecpostproc.m(355B)
--------rmac_regionvec.m(444B)
--------mac_act.m(168B)
--------apply_whiten.m(433B)
--------apply_Lw.m(180B)
----LossRegul.m(1KB)
----getBatch.m(303B)
----load_img_data.m(485B)
----imdb_random_vectors.m(899B)
----l1LossForward.m(195B)
----train.m(2KB)
----data()
--------PCAmat.mat(1.93MB)
--------RMAC_ox.mat(11.38MB)
--------RMAC_pa.mat(14.24MB)
----test.m(3KB)
----l1LossBackward.m(183B)