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我们的NeurIPS'19论文的代码的MXNet版本
双线性特征变换在学习细粒度图像表示中显示了最新的性能。 提出的DBTNet可以将双线性特征深深地集成到CNN中,以学习细粒度的图像表示。
框架
主要结果
方法
方面
CUB-200-2011
斯坦福车
飞机
紧凑双线性
14k
81.6
88.6
81.6
内核池
14k
84.7
91.1
85.7
iSQRT-COV
8k
87.3
91.7
89.5
iSQRT-COV
32k
88.1
92.8
90.0
DBTNet-50(我们的)
2k
87.5
94.1
91.2
DBTNet-101(我们的)
2k
88.1
94.5
91.6
先决条件
MXNet 1.3.1
GluonCV 0.3.0
快速开始
准备数据:
下载imagenet数据:
cd
2021-10-12 16:41:57
17KB
Python
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