CCL_TMM2018:我们的TMM 2018论文“ CCL”的源代码 Source code learning
介绍 这是我们的TMM 2018论文“ CCL:通过分层网络使用多粒度融合进行跨模态关联学习”的源代码。如果使用我们的代码,请引用以下论文。 彭宇新,齐晋伟,黄新和袁宇新,“ CCL:分层网络的多粒度融合与交叉模式相关学习”,IEEE多媒体交易(TMM),第1卷。 第20号,第405-420页,2018年2月。 安装 deepnet:请按照./deepnet-master/INSTALL.txt进行操作caffe:在./caffe-master中运行make 数据 所有功能数据和列表文件都应放在./deepnet-master/deepnet/examples/CCL/feature中。 我们提供了用作示例的pascal功能和列表,可以从下载并解压缩到上述路径。 运行CCL - cd to ./deepnet-master/deepnet/examples/CCL and execu
文件列表
CCL_TMM2018:我们的TMM 2018论文“ CCL”的源代码-Source code learning
(预估有个623文件)
ziggurat.cc
10KB
eigenmat.cc
44KB
Makefile.bak
773B
gtest_main.cc
2KB
caffe.proto.bk
49KB
caffe.cloc
1KB
ConfigGen.cmake
4KB
FindNumPy.cmake
2KB
FindMatlabMex.cmake
2KB
FindLAPACK.cmake
7KB
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