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DeLF-pytorch：大规模图像检索中深局部特征的PyTorch实现

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简介：
DeLF-pytorch是基于PyTorch框架的一个项目，专注于在大规模图像检索任务中高效地提取和利用深度局部特征。该项目为研究人员与开发者提供了灵活且高效的工具来增强图像匹配及检索性能。 深度局部特征（DeLF）的PyTorch实现包括了“具有深深的局部特征的大规模图像检索”的内容。 在进行DeLF训练的过程中有两个步骤：一是调整阶段，二是关键点选择阶段。在调整阶段中，会加载已经在ImageNet上预训练过的resnet50模型，并对其进行优化处理。而在关键点选择阶段，则是冻结基础网络部分，仅对“注意”网络进行更新以完成关键点的选择。 当整个培训过程完成后，生成的模型会被保存到repo//keypoint/ckpt中。 对于第一步的微调训练阶段的操作指令如下： $ cd train/ $ python main.py --stage finetune --optim sgd --gpu_id 6 --expr landmark --ncls 586

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  • DeLF-pytorch：大规模图像检索中深局部特征的PyTorch实现
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    DeLF-pytorch是基于PyTorch框架的一个项目，专注于在大规模图像检索任务中高效地提取和利用深度局部特征。该项目为研究人员与开发者提供了灵活且高效的工具来增强图像匹配及检索性能。 深度局部特征（DeLF）的PyTorch实现包括了“具有深深的局部特征的大规模图像检索”的内容。 在进行DeLF训练的过程中有两个步骤：一是调整阶段，二是关键点选择阶段。在调整阶段中，会加载已经在ImageNet上预训练过的resnet50模型，并对其进行优化处理。而在关键点选择阶段，则是冻结基础网络部分，仅对“注意”网络进行更新以完成关键点的选择。 当整个培训过程完成后，生成的模型会被保存到repo//keypoint/ckpt中。 对于第一步的微调训练阶段的操作指令如下： $ cd train/ $ python main.py --stage finetune --optim sgd --gpu_id 6 --expr landmark --ncls 586
     
  • 基于PyTorch的DELG：整合深度局部与全局特征的图像检索方法
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    本文介绍了基于PyTorch框架实现的DELG模型，该模型创新性地结合了深度学习技术中的局部和全局特征，显著提升了图像检索的效果。 DELG-Pytorch 是一个用于统一深层本地和全局特征以进行图像搜索的Pytorch实现。以下是 DELG pipline 的安装步骤： 1. 安装Python依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ``` 2. 设置PYTHONPATH环境变量： ``` export PYTHONPATH=`pwd`:$PYTHONPATH ``` 3. 训练挖掘模型： ``` python train_delg.py \ --cfg configs/metric/resnet_delg_8gpu.yaml \ OUT_DIR ./output \ PORT 12001 \ TRAIN.WEIGHTS path/to/pretrainedmodel ``` 4. 提取多尺度的全局和局部特征： ``` python tools/extractor.py --cfg configs/resnet_de ```
     
  • CNNImageRetrieval-PyTorch：基于PyTorch的CNN图像检索
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    CNNImageRetrieval-PyTorch 是一个使用 PyTorch 实现的深度学习项目，专注于利用卷积神经网络进行高效的图像检索。它提供了一个灵活且功能强大的框架，便于研究和开发基于 CNN 的图像相似性搜索技术。 在PyTorch中训练和评估CNN以进行图像检索是一个Python工具箱，用于实现Radenović F.、Tolias G. 和 Chum O. 在TPAMI 2018 年发表的方法的培训和测试：无需人工注释即可对CNN图像进行微调。同时它也实现了在ECCV 2016年Radonvić F., Tolias G., 和Chum O. 发表的文章《从BoW获悉的CNN图像检索：无监督的微调，并附有困难示例》中的方法。 该代码实现如下功能： - 训练（微调）CNN进行图像检索 - 学习CNN图像表示的监督美白 - 在牛津和巴黎数据集上测试CNN图像检索 为了运行此工具箱，你需要以下软件环境： - Python 3 （已使用Python 3.7.0版本在Debian 8.1系统中进行了测试） - PyTorch深度学习框架（通过了PyTorch 1.0.0版的测试） 其余所有资源（包括数据和网络）将由我们的脚本自动下载。
     
  • 轻松实现图像与文本的跨模态检索-PyTorch
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    本项目利用PyTorch框架开发了一个轻量级系统，旨在简化图像和文本间的跨模态检索任务。通过深度学习技术，实现了高效、准确地匹配图片与描述的功能。 跨模态检索是指根据一个模态的查询样本，在另一个模态上搜索相关的样本。例如，可以给出一张图像去检索包含相同对象或主题的文本描述；或者提供一段文本以查找具有其描述对象的图片。由于不同数据表现形式的存在，各模态之间的直接相似性比较变得不可能实现。基于Pascal Sentence 数据集进行实例演示时，可以用PyTorch编写一个示例程序来说明这一过程。
     
  • PyTorch-FSIM：特征相似性指标在PyTorch中的可微分实现
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    PyTorch-FSIM是一款基于PyTorch开发的深度学习框架插件，实现了特征相似性指标(FSIM)的可微分版本，适用于图像质量评估和视觉任务。 Pytorch-fsim 是 PyTorch 中特征相似性指标度量的可微实现。
     
  • DeepForest-pytorch：基于Pytorch的树冠RGB检测深林模型实现
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    DeepForest-pytorch是一款采用PyTorch框架构建的深度学习工具包，专为树木冠层的RGB图像分类与检测设计，适用于生态学研究及林业管理。 DeepForest 是一个用于从机载RGB图像中训练和预测单个树冠的Python软件包。它包含了一个预先构建并根据国家生态观测站网络（NEON）数据进行训练的模型，用户可以在此基础上通过注释和训练来创建自己的定制化模型。 该工具使用基于远程感测技术（RVA，即RGB图像）的预处理核心树冠检测模块。DeepForest 的开发证明了 NEON 数据集的有效性，并且可以通过这种技术从大量机载影像中准确地识别出单个树木的位置和特征信息。
     
  • BlazeFace-PyTorch: PyTorch中的BlazeFace人脸检测模型实现
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    简介：BlazeFace-PyTorch是在PyTorch框架下对BlazeFace算法的人脸检测模型进行的高效实现，适用于实时应用和研究开发。 Python中的BlazeFace 是一种由Google Research 提供的快速且轻量级面部检测器，并作为Google 框架的一部分提供预训练模型。除了边界框外，BlazeFace 还可以预测脸部关键点的六个位置（即两只眼睛、两个耳朵、鼻子和嘴巴）。由于BlazeFace 被设计为在移动设备上运行，因此其预训练模型采用TFLite 格式。 我希望能够使用PyTorch 来调用它，于是进行了转换。需要注意的是，MediaPipe 模型与BlazeFace 论文中的描述略有不同：它采用了3x3 的深度卷积而非5x5；并且仅包含一个“单个” BlazeBlock 而非论文中提到的两个“双重” BlazeBlock。 此外，在BlazePaper 中提及了两种模型版本，一种是为前置摄像头设计的，另一种则是为了后置摄像头。然而，本仓库只包含了前置摄像头版本，并且这是唯一能找到经过官方训练的数据集的型号。
     
  • Deep-SVDD-PyTorch: PyTorch下的深度SVDD异常检测实现
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    简介：Deep-SVDD-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度支持向量数据描述（SVDD）工具包，适用于进行高效的异常检测任务。 深度SVDD的PyTorch实现该存储库提供了我们ICML 2018论文“深度一类分类”中介绍的Deep SVDD方法的实现。如果您使用我们的作品，请引用以下文章： @InProceedings{pmlr-v80-ruff18a, title = {Deep One-Class Classification}, author = {Ruff, Lukas and Vandermeulen, Robert A. and G{\o}rnitz, Nico and Deecke, Lucas and Siddiqui, Shoaib A. and Binder, Alexander and M{\u}ller, Emmanuel and Kloft, Marius}, booktitle = {Proceedings of the International Conference on Machine Learning}, year = {2018} }
     
  • 使用PyTorch提取VGG模型中的特征图示例
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    本示例展示了如何利用Python深度学习库PyTorch从预训练的VGG模型中抽取特定层的特征图，适用于计算机视觉任务如图像分类、目标检测等。 今天为大家分享一篇关于如何在Pytorch中抽取Vgg网络层的Feature Map的文章，具有一定的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟着文章学习吧。
     
  • 基于深度学习的图像伪造检测——采用PyTorch实现
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    本研究利用深度学习技术，通过PyTorch框架开发了一种先进的图像伪造检测系统。该系统能够有效识别和分析数字图像中的篡改痕迹，为媒体真实性验证提供了有力工具。 使用深度学习进行图像伪造及检测的框架在PyTorch环境中实现。该方案首先将RGB图像分割为64x64像素的重叠块，并转换至YCrCb颜色空间，随后通过改编自MobileNet-V2的网络对这些色块打分。最后设计了一个后期处理阶段来优化预测结果并最终确定图像的真实性。 我们对模型进行了全面评估以找出能提高性能的因素，定义了六种配置与MobileNetV2（简称MBN2）的核心结合使用。这包括两种颜色通道：RGB和YCrCb，以及三种不同的MobileNetV2架构进行对比测试。第一种是完全从零开始训练的原始版本，第二种则是在特定数据集上预训练过的模型。