双线性池化Bilinear poolingtensorflow版

双线性池化（Bilinear pooling）tensorflow版，可以用于细粒度分类

‘‘‘
This file is used for the first step of the training procedure of Bilinear_CNN
where only last layer of the Bilinear_CNN （DD） model is trained. 
Two VGG16 networks are connected at the output of conv5_3 layer to form 
a Bilinear_CNN （DD） network and bilinear merging is performed on connect 
these two convolutional layers.
No finetuning is performed on the convolutional layers.
Only blinear layers are trained in this first step.
‘‘‘

from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tflearn
from tflearn.data_preprocessing import ImagePreprocessing
from tflearn.data_augmentation import ImageAugmentation
import os
from tflearn.data_utils import shuffle

import pickle 
from tflearn.data_utils import image_preloader
import h5py
import math
import logging
import random
import time





def random_flip_right_to_left（image_batch）:
    result = []
    for n in range（image_batch.shape[0]）:
        if bool（random.getrandbits（1））:
            result.append（image_batch[n][:::-1:]）
        else:
            result.append（image_batch[n]）
    return result

class vgg16:
    def __init__（self imgs weights=None sess=None）:
        self.imgs = imgs
        self.last_layer_parameters = []     ## Parameters in this list will be optimized when only last layer is being trained 
        self.parameters = []                ## Parameters in this list will be optimized when whole BCNN network is finetuned
        self.convlayers（）                   ## Create Convolutional layers
        self.fc_layers（）                    ## Create Fully connected layer
        self.weight_file = weights          
        #self.load_weights（weights sess）


    def convlayers（self）:
        
        # zero-mean input
        with tf.name_scope（‘preprocess‘） as scope:
            mean = tf.constant（[123.68 116.779 103.939] dtype=tf.float32 shape=[1 1 1 3] name=‘img_mean‘）
            images = self.imgs-mean
            print（‘Adding Data Augmentation‘）
            

        # conv1_1
        with tf.name_scope（‘conv1_1‘） as scope:
            kernel = tf.Variable（tf.truncated_normal（[3 3 3 64] dtype=tf.float32
                                                     stddev=1e-1） trainable=False name=‘weights‘）
            conv = tf.nn.conv2d（images kernel [1 1 1 1] padding=‘SAME‘）
            biases = tf.Variable（tf.constant（0.0 shape=[64] dtype=tf.float32）
                                   trainable=False name=‘biases‘）
            out = tf.nn.bias_add（conv biases）
            self.conv1_1 = tf.nn.relu（out name=scope）
            self.parameters += [kernel biases]

        # conv1_2
        with tf.name_scope（‘conv1_2‘） as scope:
            kernel = tf.Variable（tf.truncated_normal（[3 3 64 64] dtype=tf.float32
                                                     stddev=1e-1） trainable=False name=‘weights‘）
            conv = tf.nn.conv2d（self.conv1_1 kernel [1 1 1 1] padding=‘SAME‘）
            biases = tf

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\
     文件        2736  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\README.md
     目录           0  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\core\
     文件       18308  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\core\bcnn_DD_woft.py
     文件       19347  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\core\bcnn_DD_woft_with_random_crops.py
     文件       19885  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\core\bcnn_finetuning.py
     文件       20624  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\core\bcnn_finetuning_with_random_crops.py
     目录           0  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\predictions\
     文件       22690  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\predictions\FGVC_aircraft_predictions.csv
     目录           0  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\train_test\
     文件      286305  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\train_test\test_data.txt
     文件      515491  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\train_test\train_data.txt
     文件       57204  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\train_test\validation_data.txt
     目录           0  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\utils\
     文件         939  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\utils\create_h5_dataset.py
     文件        3474  2017-07-12 00:59  Bilinear-CNN-TensorFlow-master\utils\extract_vgg_weights2dict.py