草图到图标纸代码:SBIR(基于草图的图标检索) 源码
草图到图标纸质代码 此仓库包含我的“草图到图标”论文项目的完整代码。 主要主题是SBIR(基于草图的图像检索)和神经网络。 该项目的两个主要目标是: 寻找有效的CBIR方法; 填补抽奖图标的空白。 评估了3种方法: 绘制和边缘提取的图标(分类神经网络和自动编码器); 半共享权重(三重网络); 混合数据集(分类神经网络) 评估了3种网络架构: “简单的” CNN; Mobilenet v1; Resnet-50。 发展历程 该项目的开发归功于Google的Colab平台。
文件列表
Sketch-to-Icon-Paper-Code-master.zip
(预估有个9文件)
Sketch-to-Icon-Paper-Code-master
classification.ipynb
136KB
triplet_multi_domain.ipynb
24KB
net_utilities.py
10KB
README.md
630B
evaluation_utilities.py
6KB
generators_utilities.py
7KB
data_utilities.py
13KB
autoencoder.ipynb
15KB
transfer_learning.ipynb
30KB
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