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PyRetri

Python

1.0.0

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Pyretri

Benyi Hu，Ren-Jie Song，Xiu-Shen Wei*，Yazhou Yao，Xian-Sheng Hua，Yuehu Liu

通讯作者：xiu-shen wei

介绍

Pyretri（发音为[ˈPerɪˈtriː]）是一种基于统一的深度学习图像检索工具箱，该工具箱构建了Pytorch，该工具箱是为研究人员和工程师设计的。

主要功能

Pyretri是一种基于多功能深度学习的无监督图像检索工具箱，设计了简单性和灵活性。

模块化设计：我们将基于深度学习的无监督图像检索分解为多个阶段，用户可以通过选择和组合不同的模块来轻松构建图像检索管道。
灵活加载：工具箱能够适应加载几种类型的模型参数，包括具有相同键和形状的参数，带有不同键的参数以及具有相同键但形状不同的参数。
对多种方法的支持：该工具箱直接支持几种专为基于深度学习的无监督图像检索而设计的popluar方法，这也适用于人重新识别。
配置搜索工具：我们提供配置搜索工具，以帮助用户找到具有各种超参数的最佳检索配置。

支持的方法

该工具箱支持无监督图像检索的Popluar和突出的方法，用户还可以设计和添加自己的模块。

预处理
- 直接质量，铺装，缩进
- Center Crop，Tencrop
- Twoflip
- Totensor，Tocaffetensor
- 归一化
功能表示
- 全球平均池（GAP），全球最大池（GMP）
- R-MAC，SPOC，CROW，GEM，SCDA，PWA
- PCB
后处理
- SVD，PCA
- DBA
- QE，K-Reciprocal

更新

2020年5月6日：我们的论文在线，欢迎您在此处下载该论文。

2020年4月29日：我们的Pyretri发射了！

安装

请参阅install.md以进行安装和数据集准备。

开始

请参阅get_started.md，以获取pyretri的基本用法。

模型动物园

结果和模型可在model_zoo.md中找到。

执照

该项目以Apache 2.0许可发布。

引用

如果您在研究中使用此工具箱，请引用本文。

 @inproceedings{Hu2020PyRetri,
  author    = {Benyi Hu and Ren{-}Jie Song and
               Xiu{-}Shen Wei and Yazhou Yao and
               Xian{-}Sheng Hua and Yuehu Liu},
  title     = {PyRetri: {A} PyTorch-based Library for Unsupervised Image Retrieval
               by Deep Convolutional Neural Networks},
  booktitle = {{ACM} International Conference on Multimedia ({ACM MM})},
  pages     = {4461--4464},
  year      = {2020},
}