NTS-Net-keras:学习导航以进行细粒度分类
NTS-Net-Keras
该项目是用Keras编写的用于构建NTS-Net模型的工具。
原始论文：
获取
支持多GPU训练
只支持tensorflow作为后端
快速开始
请注意，当前只能在Linux和macOS中执行此项目。 您可能会在Windows中遇到一些问题。 Python版本：python2.7。
下载CUB_200_2011.tgz并解压缩tgz文件。
通过运行pip install -r requirements.txt安装依赖项。
编辑config.py以配置您的实验，您可能需要设置data_root ， num_gpu ， batch_size等。
运行python train.py训练新模型。
训练有素的模型权重
CUDA版本
需要CUDA 9.0
表现
测试仪的准确度为0.82，比原始实现降低了5％。欢迎使用PR来解决此问题。
致谢
原始实现 ，pytor
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