Advertisement

DeepHash：用于深度学习哈希的Python开源软件包

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：DeepHash是一款专为深度学习哈希设计的Python开源工具包。它提供了丰富的功能和灵活的架构，方便研究者快速实现并评估各种深度哈希算法。 An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DeepHash：用于深度学习哈希的Python开源软件包
    优质
    简介：DeepHash是一款专为深度学习哈希设计的Python开源工具包。它提供了丰富的功能和灵活的架构，方便研究者快速实现并评估各种深度哈希算法。 An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)
     
  • DeepHash：用于深度学习哈希的开源工具包
    优质
    简介：DeepHash是一款专为深度学习社区设计的开源工具包，旨在简化和加速基于深度学习的哈希算法的研究与应用开发过程。 DeepHash 是一个轻量级的深度学习哈希库，它实现了最新的深度哈希与量化算法。我们致力于持续地在该工具包中实施更加具有代表性的深度哈希模型，并欢迎其他研究人员基于我们的框架贡献新的深层哈希模型，我们将公开宣布对该项目的所有贡献。 已实现的具体模型包括： - DQN：曹悦、龙明生、王建民、韩涵和温庆福于2016年在AAAI人工智能大会上发布的成果。 - DHN：韩涵、龙明生、王建民及曹跃同样是在2016年的AAAI会议上展示的研究工作。 - DVSQ：由曹悦，龙明胜，王建民以及刘诗辰于2017年在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的成果。 - DCH：曹悦、龙明生、刘斌和王建民在2018年的IEEE CVPR会议上展示的研究工作。 - DTQ：由刘斌，曹岳，龙明生以及王敬东于2018年在ACM多媒体（ACMMM）上发表的成果。 请注意，DTQ 和 DCH 已经得到了更新。而DQN、DHN和DVSQ可能需要进一步验证或改进。
     
  • DeepHash-pytorch：若干深度哈希算法的实现，涵盖DPSH、DSH、DHN、HashNet、DSDH、DTSH、DF等
    优质
    DeepHash-pytorch是一个包含了多种深度哈希算法（如DPSH, DSH, DHN, HashNet, DSDH, DTSH和DF）的PyTorch库，用于高效地学习二值代码。 深哈希火炬包含了Deep Hash算法基线的实现。在环境配置为python==3.7.0、torchvision==0.5.0 和 pytorch==1.4.0的情况下，您可以轻松地训练和测试任何算法：运行 DSH.py, DPSH.py, DHN.py 或 DSDH.py。如果您有任何问题，请通过电子邮件与我联系。 在DSH.py中添加了以下代码： 如果 cifar10-1 == config[dataset] and epoch > 29: P, R = pr_curve(trn_binary.numpy(), tst_binary.numpy(), trn_label.numpy(), tst_label.numpy()) print(fPrecision)
     
  • AutoGluon: 用于深度学习的Python AutoML工具包
    优质
    AutoGluon是一款先进的Python库，专为实现自动化机器学习（AutoML）而设计，特别适用于深度学习任务，可轻松优化模型选择和调参过程。 AutoGluon 是一个自动化的机器学习工具包，专为深度学习设计。它能够简化复杂的机器学习任务执行过程，并帮助您在实际应用中快速实现高性能的预测模型。 使用 AutoGluon，仅需编写少量代码就可以针对图像、文本和表格数据训练并部署高精度的深度学习模型。 开始使用： 首先通过命令行安装所需包： ```python pip install mxnet autogluon ``` 然后导入相关模块及准备训练与测试集的数据。 ```python from autogluon import TabularPrediction as task train_data = task.Dataset(file_path=path/to/your/train/data.csv) test_data = task.Dataset(file_path=path/to/your/test/data.csv) predictor = task.fit(train_data=train_data, label=label_column_name, output_directory=output/location/) ```
     
  • 关于深度哈希方法的综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于深度哈希方法的研究综述，系统性地回顾了该领域的最新进展、关键挑战及未来研究方向。通过对现有技术的深入分析，旨在推动相关领域的发展与创新。 本段落全面探讨了深度哈希算法，并根据损失函数将其分为四类：两两相似度保留、多相似度保留、隐式相似度保留以及量化。同时介绍了深度无监督哈希方法及多模态深度哈希技术，概述了一些常用的公共数据集和性能测试方案以评估这些算法的表现。文章最后还提出了可能的研究方向。
     
  • 关于深度学习哈希算法在快速图像检索中的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了深度学习哈希算法在图像检索领域的应用，分析并评估了几种主流算法在大规模数据集上的性能表现，旨在加速和优化图像检索过程。 本段落探讨了基于深度学习哈希算法的快速图像检索技术的研究进展。通过分析现有的深度哈希方法，文章提出了改进策略以提高图像检索的速度与准确性，并讨论了该领域未来可能的发展方向和技术挑战。
     
  • 关于深度哈希的图像检索综述
    优质
    本论文为深度哈希领域的研究提供了一篇全面的综述文章，主要针对基于深度学习方法的图像检索技术进行总结和分析。文中详细探讨了如何通过深度哈希算法将高维数据高效地映射到低维度空间，并在此基础上提高大规模数据库中的图像搜索速度与精度。此外还对现有研究工作进行了分类，指出了当前存在的问题以及未来可能的发展方向。 由于计算和存储效率的提升，哈希技术在大规模数据库检索中的近似近邻搜索应用越来越广泛。深度哈希技术利用卷积神经网络结构来挖掘和提取图像语义信息或特征，在近年来受到了越来越多的关注。
     
  • Deep Learning with Python: 使用Python开展深度学习
    优质
    《Deep Learning with Python》一书指导读者利用Python语言进行深度学习实践，涵盖TensorFlow和Keras库的应用。 使用Python进行深度学习：数分钟即可上手并从想法到见解 这是我对Python沙箱的深入学习。还有更多。 我2015年西雅图PyData演讲的幻灯片可以查看。 我2015年西雅图PyData演讲的视频也可以观看。
     
  • Python-关于利用TensorFlow开展深度学习的实用资料
    优质
    本资源为使用Python和TensorFlow进行深度学习提供详实教程与案例分析，适合初学者及进阶用户参考实践。 有关使用TensorFlow进行深度学习的有用资源包括官方文档、教程和示例代码，这些都为初学者提供了很好的入门指导，并且对有经验的学习者来说也非常实用。此外，社区论坛中有很多关于如何优化模型性能以及解决常见问题的讨论贴文，这些都是非常宝贵的参考资料。
     
  • 基于深度学习的Python恶意软件检测实现.zip
    优质
    本项目利用深度学习技术在Python环境中进行恶意软件检测，通过分析文件特征和行为模式，有效识别潜在威胁，提升网络安全防护能力。 深度神经网络能够高效地从原始数据中提取潜在特征，并且需要的数据预处理较少以及依赖的先验知识也相对较少。在计算机视觉、语音识别及自然语言处理等众多领域，神经网络取得了显著的成功。其成功的一个重要因素在于它具备直接从像素或单一文本字符这样的基础信息中学习和提炼出有用特征的能力。