文件名称：CVPR2020_PADS:（CVPR 2020）此仓库包含“ PADS
文件大小：182KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 21:43:34
deep-learning retrieval pytorch metric-learning deep-metric-learning
PADS：适用于视觉相似性学习的策略采样 作者： 卡斯滕·罗斯（ ） 蒂莫·米尔比希（ ） 比约恩·奥默（BjörnOmmer） 主要联系人： Karsten Roth 对于基线实现，请查看和随附的论文！ 如我们的CVPR 2020出版物（ ）中所建议，该存储库包含用于对基于排名的深度度量学习方法运行策略适应性否定采样的代码。 SAMPLE_RUNS.sh中列出了可以达到与本文报告相似的结果的示例运行，因为基于RL的方法引入了更高的方差水平。 但是，为了促进直接的可重复性，我们在Pretrained_Weights提供了一组预训练的权重， Pretrained_Weights达到与每个数据集所示结果相似的结果。 请使用此下载链接： : 。 使用sample_test.py查看如何使用和加载网络权重。 注释包含更多说明。 注意：从借用并改编了基线方法。 要求 我们使用
【文件预览】：
CVPR2020_PADS-master
----SAMPLE_RUNS.sh(2KB)
----PADS_utilities.py(41KB)
----sample_test.py(2KB)
----images()
--------sample_viz.png(156KB)
----datasets.py(16KB)
----main.py(16KB)
----requirements.txt(236B)
----netlib.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----losses.py(12KB)
----README.md(6KB)
----evaluate.py(5KB)
----.gitignore(61B)
----auxiliaries.py(21KB)