vggnet代码matlab RACNN 这个项目是由Caffe，Python和Matlab RSRCNN_train实施的：使用残像超分辨率卷积神经网络来训练模型，以对RACNN进行微调。 分类_CNN：它包含两个网络Alexnet和VGGNet，并且提供了Python代码（笔记本）来训练RACNN。

RACNN-火炬 这是pytorch中RA-CNN的第三方实现。 我仍在努力再现写的相同表演 要求 python3 火炬视觉 麻木 ，可选 去做 网络建设 恢复争论 预训练APN APN与ConvNet /分类器之间的替代训练 复制并报告README.md 样品可视化 添加新方法进行改进 目前的问题 不知道如何预训练APN。 需要更多细节 Rankloss不会降低。 因为没有预训练？ 还是虫子？ 结果 在没有APN预训练的情况下，当前的最佳比例为scale1的71.68％。 比仅使用VGG19糟糕 用法 要进行培训，请使用以下命令。 $ python trainer.py 目前只有cuda可用的设备支持。 如果您想查看培训过程， $ Tensorboard --log= ' visual/ ' --port=6666 并在网络浏览器上转到“ localhost：66

RACNN-pytorch-master (1).zip

循环自注意力，细粒度分类，Recurrent Attention Convolutional Neural Network（RA-CNN）是CVPR2017的Oral文章，针对细粒度（fine-grained）的分类