文件名称：ncnet:邻里共识网络的PyTorch代码
文件大小：4.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 15:33:36
JupyterNotebook
邻里共识网络 关于 这是I. Rocco，M。Cimpoi，R。Arandjelović，A。Torii，T。Pajdla和J. Sivic发表的论文“ Neighbourhood Consensus Networks”的实现。 有关更多信息，请查看项目[]和[ ]上的论文。 入门 依存关系 该代码是使用Python 3和PyTorch 0.3实现的。 所有依赖项都应包括在标准的Anaconda发行版中。 获取数据集 可以通过浏览到datasets/pf-pascal/文件夹并运行download.sh来下载和解压缩PF-Pascal数据集。 可以通过浏览到datasets/ivd/文件夹并首先运行make_dirs.sh然后download.sh来下载IVD数据集（用于InLoc基准测试）。 InLoc数据集（用于评估）可以通过浏览到datasets/inloc/文件夹并运行do
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ncnet-master
----train.py(8KB)
----lib()
--------dataloader.py(11KB)
--------eval_util.py(2KB)
--------pf_dataset.py(5KB)
--------py_util.py(299B)
--------torch_util.py(3KB)
--------model.py(13KB)
--------normalization.py(2KB)
--------point_tnf.py(6KB)
--------transformation.py(2KB)
--------conv4d.py(4KB)
--------im_pair_dataset.py(4KB)
--------plot.py(945B)
----point_transfer_demo.ipynb(184KB)
----trained_models()
--------download.sh(153B)
--------.gitignore(84B)
----datasets()
--------ivd()
--------pf-pascal()
--------inloc()
----compute_densePE_NCNet.m(2KB)
----LICENSE(1KB)
----eval_pf_pascal.py(3KB)
----README.md(3KB)
----.gitignore(44B)
----eval_inloc.py(9KB)
----lib_matlab()
--------ht_top10_NC4D_PV_localization.m(3KB)
--------ht_plotcurve_WUSTL.m(4KB)
--------at_pv_wrapper.m(967B)
--------p2c.m(74B)
--------p2dist.m(438B)
--------parfor_NC4D_PE_pnponly.m(4KB)
--------ir_top100_NC4D_localization_pnponly.m(2KB)
--------parfor_nc4d_PV.m(3KB)
--------at_imageresize_nc4d.m(770B)
--------generate_ncnet_plot.m(368B)
--------show_matches2_horizontal.m(1KB)
--------DUC_refposes_all.mat(149KB)