Bilinear-CNN:双线性CNN的pytorch实现，用于细粒度图像识别-源码
双线性神经网络
林崇宇，Aruni RoyChowdhury，Subhransu Maji提出的的双线性CNN的pytorch实现。 整个模型的框架如下图所示：
在此实现中，基础网络使用resnet34结构
依存关系
python> = 3.5 火炬> = 0.4 另外，请将项目文件夹添加到PYTHONPATH并pip install以下软件包：
tqdm
数据
下载图片和注释。 将它们提取到data/raw/
训练
根据本文的要求，该模型的训练分为以下两个步骤：
预训练模型的参数是固定的，只训练最后一个完整的连接层。 运行以下代码。 python bilinear_ResNet_linear_layer.py 在此步骤中，需要计算图像数据的平均值和方差，以进行图像预处理
模型中的所有参数都经过训练。 运行以下代码。 python bilinear_ResNet_fine_tunin
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