深哈希火炬 一些Deep Hash算法基线的实现。 怎么跑 我的环境是 python==3.7.0 torchvision==0.5.0 pytorch==1.4.0 您可以轻松地训练和测试任何算法 pyhon DSH.py pyhon DPSH.py pyhon DHN.py pyhon DSDH.py 如果您有任何问题,请随时通过电子邮件( )与我联系或提出问题。 精确召回曲线 我在DSH.py中添加了一些代码: if "cifar10-1" == config["dataset"] and epoch > 29: P, R = pr_curve(trn_binary.numpy(), tst_binary.numpy(), trn_label.numpy(), tst_label.numpy()) print(f'Precision
2021-11-16 11:01:55 12.08MB pytorch dsh deep-hashing dfh
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本文对深度哈希算法进行了全面的研究。在损失函数的基础上,将深度监督哈希方法按照相似度保留的方式分为:两两相似度保留、多相似度保留、隐式相似度保留和量化。此外,我们还介绍了其他一些主题,如深度无监督哈希和多模态深度哈希方法。同时,我们还介绍了一些常用的公共数据集和深度哈希算法的性能测试方案。最后,我们在结论中讨论了一些可能的研究方向。
2021-06-02 17:15:19 387KB Hash
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