pytorch-NetVlad:NetVlad的Pytorch实施，包括匹兹堡培训-源码
pytorch-NetVlad
中NetVlad的实现，包括用于在匹兹堡数据集上训练模型的代码。
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下面是与表1右列中第三行的结果相比的结果：
R @ 1
R @ 5
R @ 10
84.1
94.6
95.5
pytorch-NetVlad（alexnet）
68.6
84.6
89.3
pytorch-NetVlad（vgg16）
85.2
94.8
97.0
在火车模式和默认设置下运行main.py的分数应与上面显示的分数相似。 此外，可以在以下位置获得上述运行的模型状态： :
使用此检查点和以下命令，您可以获得上面显示的结果：
python main.py --mode=test --split=val --resume=vgg16_netvlad_checkpoint/
设置
依存关系
（至少v0.4.0）
数据
运行此代码需要P
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[{"title":"（ 5 个子文件 15KB ） pytorch-NetVlad:NetVlad的Pytorch实施，包括匹兹堡培训-源码","children":[{"title":"pytorch-NetVlad-master","children":[{"title":"tokyo247.py <span style='color:#111;'> 8.87KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"pittsburgh.py <span style='color:#111;'> 9.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main.py <span style='color:#111;'> 23.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"netvlad.py <span style='color:#111;'> 3.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 3.35KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
评论信息
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jrhua_123 :用户下载后在一定时间内未进行评价，系统默认好评。2021-08-12 -
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