Most 3D shape classification and retrieval algorithms were based on rigid 3D shapes, deploying these algorithms directly to nonrigid 3D shapes may lead to poor performance due to complexity and changeability of non-rigid 3D shapes. To address this challenge, we propose a fusion view convolutional neural networks (FVCNN) framework to extract the deep fusion features for non-rigid 3D shape classification and retrieval. We first propose a projection module to transform the nonrigid 3D shape into a

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具有最大干扰检索功能的在线持续学习（NeurIPS 2019） 存储器的受控采样以进行重放：检索受干扰最大的样本，即其预测将受到预见参数更新的负面影响最大的样本。 （关键）要求 Python 3.6 火炬1.1.0 pip install -r requirements.txt 结构 ├── Scripts ├── ER_experiments.sh # reproduces Experience Replay (ER) results ├── ER_experiments_miniimagenet.sh # reproduces ER results on MiniImagenet ├── gen_hparam_search.py # Hyperparameter search f

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Pyserini：Anserini与Python集成 Pyserini通过为 IR工具包提供了一个简单的Python界面。 尝试Pyserini的省力方法是查看我们的，这将使您只需单击几下就可以开始使用。 为了方便起见，我们已经预先构建了一些通用索引，可以从下载。 Pyserini版本采用XYZW约定，其中XYZ跟踪Anserini的版本，而W用于区分Python端的不同版本。 Pyserini的当前稳定版本在PyPI上为 。 当前在TestPyPI上Pyserini的实验发行版落后于当前的稳定发行版（即，不使用）。 通常，文档会与仓库中的最新代码保持同步。 如果您希望使用 ，请从开始。 套件安装 通过PyPI安装： pip install pyserini==0.10.1.0 开发安装 如果您打算仅使用Pyserini，则上面的pip说明很好。 但是，如果您打算为代码库做贡献，

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本书介绍了信息检索（ir）中的关键问题，以及这些问题如何影响搜索引擎的设计与实现，并且用数学模型强化了重要的概念。对于网络搜素引擎这一重要的话题，书中主要涵盖了在网络上广泛使用的搜索技术。 本书适用于高等院校计算机科学或计算机工程专业的本科生、研究生，对于专业人士而言，本书也不失为一本理想的入门教材。

特征特征matlab代码灰度图像检索 这就是论文中“颜色参考推荐”的实现。 介绍 给定一个灰色输入图像， Gray Image Retrieval是从 ImageNet 中搜索其语义内容和光度亮度方面的相似图像。 所提出的方法由两个排序步骤组成，全局排序过滤掉同一类中的不同图像，局部排序进一步修剪空间布局和照度差异较大的候选图像。 输入是灰色或彩色图像（但它会在代码中自动转换为灰色），输出是一个文本文件，保存其在 ImageNet 中的 top-N 相似图像的名称。 入门 先决条件 视窗（64 位） NVIDIA GPU（CUDA 8.0 和 CuDNN 6.0） 视觉工作室 2013 Python 2.7 MATLAB R2017 OpenCV 2.4.10 建造 (1) 编译pycaffe： 编译pycaffe接口； 将编译后的文件放在BVLC/caffe/tree/windows/python/文件夹下build/pycaffe/ 。 我们还提供我们的编译文件 () 用于测试。 （2）为Python安装Matlab引擎： 按照说明操作： （3）编译Search.dll： 在Vis

matlab 图像膨胀代码系统仅在 Windows 操作系统上运行 ###要运行系统，请按照下列步骤操作： 将数据集图片放在data/images/中，query/images/中的查询图片和data/中的code book重命名为codebook.hdf5（代码书下载链接见下文） 将groundtruth文件放在groundtruth/ 使用 Matlab 运行步骤 1 -> 步骤 2 -> 步骤 3 -> 步骤 4 ＃＃＃结果： ranklist/ 包含检索到的排名列表 ap/ 包含每个查询的平均精度 MAP.txt 包含平均平均精度的值（运行步骤 4 时也会在屏幕上打印出来） ###来自外部来源的图书馆： lib/feature_detector/hesaff.exe：用于提取图像特征和计算描述符，编译自 ，可能需要安装OpenCV才能运行 lib/flann：用于计算每个特征的最近聚类，可在以下位置获得： vlfeat/vlfeat-0.9.20：主要用于 vl_binsum 等函数... ＃＃＃职能： extractFeatures：使用 lib/feature_detect

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