欧氏距离matlab代码-MCNCC:多通道归一化互相关

欧氏距离matlab代码多通道归一化互相关 这是来自BMVC 2017和arXiv提交的MATLAB实现。 入门 克隆此仓库： git clone --recurse-submodules https://github.com/bkong/MCNCC 请按照上的说明安装MatConvNet。 路线搜索匹配 下载数据集（例如，fid300） bash scripts/download_dataset.sh fid300 启动MATLAB matlab 通过运行适当的特征提取功能来提取ResNet-50 res2bx特征 >> gen_resnetfeats_fid300(2) 计算MCNCC分数 >> alignment_search_eval_fid300(1:300, 2) 1:300指定要针对FID-300的参考图像评估哪些裁剪的犯罪现场图像。 因为这是一个缓慢的过程，所以您只能评估犯罪现场图像的一部分。 或者，您可以通过在不同的计算机/ GPU上指定不同的子集来手动分配工作负载以加速任务。 生成将MCNCC与基准进行比较的CMC图 >> baseline_comparison_c