深度局部特征（DeLF）的Pytorch实现 PyTorch实现的“具有深深的局部特征的大规模图像检索” 参考： : 先决条件 火炬 python3 CUDA 训练DeLF DeLF训练有两个步骤：（1）调整阶段，和（2）关键点阶段。 Finetune阶段加载ImageNet上预训练的resnet50模型，并进行优化。 关键点阶段将冻结“基本”网络，并且仅更新“注意”网络以进行关键点选择。 训练过程完成后，模型将保存在repo//keypoint/ckpt （1）培训微调阶段： $ cd train/ $ python main.py \ --stage ' finetune ' \ --optim ' sgd ' \ --gpu_id 6 \ --expr ' landmark ' \ --ncls 586 \ --f