WSS:“学习通过图像级监督检测显着对象”的源代码-Source code learning

【文件属性】：
文件名称：WSS:“学习通过图像级监督检测显着对象”的源代码-Source code learning
文件大小：86KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-25 02:34:30
系统开源 学习通过图像级监督检测显着物体 介绍 WSS是具有完全卷积神经网络的弱监督显着性检测方法。 此程序包包含源代码，可重现我们在报告的WSS的实验结果。 源代码主要是使用Caffe MATLAB包装器在MATLAB中编写的。 用法 支持的操作系统：源代码已在64位Ubuntu 14.04 Linux操作系统上进行了测试，它也应在其他Linux发行版中可执行。 依存关系： 我们自制的及其所有依赖项。 启用Cuda的GPU 安装： 通过以下方式从github git clone --recursive https://github.com/scott89/WSS.git ： git clone --recursive https://github.com/scott89/WSS.git 安装caffe-cvpr17：caffe-cvpr17是原始caffe的自制版本。 将目录更改为./

【文件预览】：
WSS-master
----.gitmodules(105B)
----model()
--------deploy.prototxt(12KB)
----test_sal.m(678B)
----imgs()
--------ILSVRC2012_test_00000019.jpg(19KB)
--------ILSVRC2012_test_00000692.jpg(15KB)
--------ILSVRC2012_test_00000022.jpg(27KB)
--------ILSVRC2012_test_00000004.jpg(19KB)
----caffe-cvpr17()
----.gitignore(27B)
----README.md(4KB)
----util()
--------network_forward_sal.m(358B)
--------prepare_img.m(704B)
--------init_test_sal.m(476B)