博文:Image retrieval using MatconvNet and pre-trained imageNet,对应web演示主页picSearch。web部分会在后面有时间整理了开源。
2015/09/24更新:添加对MatConvNet最新版version 1.0-beta14的支持。
2015/06/29更新:添加对MatConvNet最新版version 1.0-beta12的支持。
注意:其中文件夹matconvnet-1.0-beta10是已经编译好了的,所以你在Matlab13下无法编译时,可以使用这个编译了的。
- 首先你的图像数据库做成文件夹databaseClassified中的形式,以方便后面计算mAP。如果不需要计算mAP的话,那你就直接把你的图像库文件夹名字命名为database,并放在该路径下。
python movefiles.py
- 接着便可以抽取特征。运行
extractCNN.m
,要用parfor并行的话,直接修改注释部分即可。 - 检索可视化。这一步运行
queryInDatabaseDemo.m
即可。 - 计算mAP。运行
compute_MAP.m
,关于mAP的计算,请参阅我画的mAP计算过程示意图:信息检索评价指标
conv-net-version-3,对应博客Convolutional Neural Networks III
Keras,强力推荐
Keras资源列表:
DeepLearning tutorial(6)易用的深度学习框架Keras简介
DeepLearning tutorial(7)深度学习框架Keras的使用-进阶
PDNN,对应主页PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning
GoogLeNet, A GPU Implementation of GoogLeNet.