GCN_分类 基于场景文本的细粒度图像分类与检索的多模态推理图 基于我们的WACV 2021接受的论文： ://arxiv.org/abs/2009.09809 安装 创建Conda环境 $ conda env create -f environment.yml 激活环境 $ conda activate finegrained 数据集 上下文数据集可以从以下下载： : 饮料瓶数据集： : 1ss9Pxr7rsdCpYX7uKjd-_1R4qCpUYTWT 训练有素的模型权重 上下文数据集： : 饮料瓶数据集： : 文字和视觉功能 请下载以下文件，并将它们放在以下目录结构中： $ PATH_TO_DATASETS $ /上下文/ $ PATH_TO_DATASETS $ / Drink_Bottle / 请参考链接后的路径以正确放置文件。 视觉特征由Fas

数据库技术网 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

小样本细粒度图像分类的混合注意机制

使用BERT的细粒度情感分类 此存储库包含用于获取的结果的代码。 用法 可以使用run.py运行各种配置的实验。 首先，安装python软件包（最好在一个干净的virtualenv中）： pip install -r requirements.txt Usage: run.py [OPTIONS] Train BERT sentiment classifier. Options: -c, --bert-config TEXT Pretrained BERT configuration -b, --binary Use binary labels, ignore neutrals -r, --root Use only root nodes of SST -s, --save

这几天刚好调研fine-grained这个领域，花两天时间近几年细粒度检测识别领域顶会论文，已经经过仔细筛选。

流量全要素记录_融合细粒度威胁情报与威胁框架支撑威胁猎杀 安全防御 安全意识教育 安全实践 零信任 网络安全

行业分类-设备装置-一种基于异构多核芯片的细粒度科学计算并行处理装置.zip

行业分类-设备装置-基于POCKIT+Micro荧光PCR平台的犬细粒、多房棘球绦虫的试剂盒及应用.zip

2021泰迪杯C1-基于细粒度情感分析与迁移学习的游客目的地印象分析.pdf

行业分类-嵌入式设备-面向嵌入式片上异构存储器的细粒度数据分配方法.zip