matlab特征点代码 基于内容图像检索系统 一、相关代码文件说明 直接在MATLAB中打开Content_based_Image_Retrieval.mlapp，每个按键的功能都在用户界面显示了，相关回调函数也根据功能实现，可以自行根据想要的功能查看。 cal_mAP_codes.rar压缩包中的代码文件用于计算系统的mAP，getResultFile***128D和getResultFile***4096D分别为根据官方给出的groundtruth文件在128维数或4096维数下的检索输出排名文件，用于之后计算mAP使用；calMAP***128D.m和calMAP***4096D.m则分别使用前面获得的排名为文件计算某数据集在128维数或4096维数下的mAP。 二、相关数据文件说明 imagenet-vgg-f.mat文件是MatConvNet提供的VGG网络预训练模型，可直接使用。 Data文件夹中存放的是程序所需的所有数据文件。其中resultFile***---D.dat为某数据集在相应维数下根据groundtruth文件检索输出的排名文件；***FeaturesNorm

OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库，用于基于图像的本地化（换句话说，就是位置识别）。 它支持多种最新方法，还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行： ：用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性（ECCV'20 Spotlight ） 非官方实施： NetVLAD：用于弱监督位置识别的CNN架构（CVPR'16） SARE：用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入（ICCV'19） 常问问题 如何提取单个图像的描述符？ 请参阅。 如何在论文中

凯拉斯（Keras）RMAC 基于（Tolias等人2016）和（Gordo等人2016），为Keras重新实现了区域最大卷积激活（RMAC）特征提取器。 该模型的架构如下图所示： RoiPooling代码来自： : 先决条件 此代码需要Keras 2.0或更高版本。 （2.7） （2.1.2） （0.9.0） ->下载文件并将其保存在data/文件夹中 参考 Tolias，G.，Sicre，R.和Jégou，H.具有CNN激活的积分最大池的特殊对象检索。 ICLR 2016。 Gordo，A.，Almazán，J.，Revaud，J.和＆Larlus，D。深度图像检索：学习图像搜索的全局表示。 ECCV 2016。 引文 该代码是Keras的RMAC的重新实现。 如果使用此代码，请引用使用重新实现的论文和原始RMAC论文： @article{garcia2018a

通过扇区读写文件,类似于机器狗,但是是Ring3层实现的

回顾歌唱语音检测：定量回顾和未来展望 此回购包含了在2018年第19届国际音乐信息检索会议（ISMIR）上由李庆云，崔景宇和Juhan Nam撰写的论文“重新审视歌声检测：定量审查和未来展望”的代码。[ ，] 要求 在requirements.txt中指定 公开数据集 具有相同的标签，训练/有效/测试集，如网站中所述。 我们使用了61首包含人声的歌曲，这些歌曲可以在medleydb_vocal_songs.txt找到。 注意：MedleyDB不提供人声注释，因此我们使用提供的乐器激活注释生成了标签。 下载歌曲，更改路径，然后运行python medley_voice_label.py生成61首歌曲的标签。 压力测试数据集（第5节） 要生成数据集，请运行 第5.1节中的python vibrato_data_gen.py vibrato测试的python vibrato_data_ge

该存储库包含用于各种光学音乐识别任务的许多数据集的集合，包括人员线检测和删除，卷积神经元网络（CNN）的训练或通过将系统与已知的真实情况进行比较来验证现有系统。 请注意，大多数数据集都是由研究人员开发的，使用它们的数据集需要接受一定的许可和/或引用各自的出版物，如每个数据集所示。 大多数数据集都链接到官方网站，您可以在其中下载数据集。 如果您对光学音乐识别研究感兴趣，可以在找到精选的书目。 概述 该存储库引用了以下数据集： 名称 雕刻 尺寸 格式 典型用法 手写的 15200个符号 文本文件 符号分类（在线+离线） 排版+手写 〜90000个符号 图片 符号分类（离线） 手写的 1000个分数图像 图片 撤职人员，作家身份证明 手写的 > 90000条注释 图像，度量注释，MuNG 符号分类，对象检测，端到端识别，量度识别 排字 300000图片 图片，XML 符号分类，对象

单模态和跨模态检索任务 依存关系 我们建议对以下软件包使用Anaconda：Python 2.7， （> 0.1.12）， （> 1.12.1）， 朋克句子分词器： import nltk nltk . download () > d punkt 下载资料 在此示例中，我们使用MSCOCO图像标题作为数据集，对于单个模型（图像或文本），您只能使用图像/文本作为训练数据，皮质模态检索与单个模态检索共享相同的框架。 您可以从MSCOCO图像字幕网站下载数据，或从和下载预先计算的图像功能。 要使用完整的图像编码器，请在，和从其原始来源下载图像。 wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/vocab.tar wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/data.tar wget http:/

SHREC 15 Track 3D Object Retrieval with Multimodal Views 比赛结果-附件资源

图像-通过python检索 良好的图像检索代码，用于搜索相同或相似的图像python searchEngine.py -c colorindex.csv -s structureindex.csv -rc：\ dataset \ dizhi -q query / 1.jpg python index.py --dataset c： \ dataset \ dizhi --colorindex colorindex.csv-结构structureindex.csv 首先运行（第一步） python index.py --dataset c：\ dataset \ dizhi --colorindex colorindex.csv-结构structureindex.csv 再运行（最后一步） python searchEngine.py -c colorindex.csv -s struc

matlab的egde源代码SVDNet用于行人检索 在此程序包中，我们提供了本文的培训代码，这些培训代码使用shell和matlab脚本编写。 只要安装了caffe及其matlab绑定，就不需要安装。 此代码仅供学术使用。 设置和培训SVDNet 步骤0：编译caffe的主分支 签出Caffe的master分支并在您的计算机上编译它。 请记住也要安装matlab绑定，只需在构建caffe之后通过命令“ make matcaffe”即可。 步骤1：克隆此存储库，然后将文件复制到所需的字典中。 git clone https://github.com/syfafterzy/SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval.git 假设您的caffe根路径为CAFFE_PATH。 cp -r SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval/SVDNet CAFFE_PATH cp -r SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval/matlab/SVDNet CAFFE_PATH/matlab/ 步骤2：使用基于caffenet或resnet