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    发布日期: 2023-10-29
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资源简介

以卷积网络的核心的图像检索,识别技术,将卷积网络的图像识别技术进一步的应用。以图搜图,未来检索技术的发展方向

资源截图

代码片段和文件信息

% 下面mAP的具体计算过程请参阅:http://yongyuan.name/blog/evaluation-of-information-retrieval.html

clear;clear all;
addpath(‘./database/‘);

queryFile = ‘./queryImgs.txt‘;
classesFile = ‘./databaseClasses.txt‘;
load feat4096Norml.mat

N = 9; % 如果用于论文中,把这个值设为你所用数据库的大小

fid = fopen(queryFile‘rt‘);
queryImgs = textscan(fid ‘%s‘);
fclose(fid);

fid = fopen(classesFile‘rt‘);
classesAndNum = textscan(fid ‘%s %d‘);
fclose(fid);

for i = 1:length(classesAndNum{1 1})
    classes{i1} = classesAndNum{1 1}{i1}(1:3);
end

[numImgd] = size(feat_norm);
querysNum = length(queryImgs{1 1});

ap = zeros(querysNum1);

for i =1:querysNum
    queryName = queryImgs{1 1}{i 1};
    queryClass = queryName(1:3);
    
    [rowcol]=ind2sub(size(imgNamList)strmatch(queryNameimgNamList‘exact‘));
    queryFeat = feat_norm(row :);
    
    [row1col1]=ind2sub(size(classesAndNum{1 1})strmatch(queryClassclasses‘exact‘));
    queryClassNum = double(classesAndNum{1 2}(row11));
    
    %dist = distMat(queryFeatfeat_norm);
    %dist = dist‘;
    %[~ rank] = sort(dist ‘ascend‘);
    
    dist = zeros(numImg 1);
    for j = 1:numImg
        VecTemp = feat_norm(j :);
        dist(j) = queryFeat*VecTemp‘;
    end
    [~ rank] = sort(dist ‘descend‘);
    
    similarTerm = 0;
    
    precision = zeros(N1);
    
    for k = 1:N
        topkClass = imgNamList{rank(k 1) 1}(1:3);        
        if strcmp(queryClasstopkClass)==1;
            similarTerm = similarTerm+1;
            precision(k1) = similarTerm/k;
        end
    end
    
    
    for k = 1:N
        topkClass = imgNamList{rank(k 1) 1}(1:3); 
        % use for configure
        subplot(43k);
        im = imread(imgNamList{rank(k 1) 1});
        imshow(im);
    end
    

    ap(i1) = sum(precision)/queryClassNum;
    
    fprintf(‘%s ap is %f \n‘queryNameap(i1));
    
end

mAP = sum(ap)/querysNum;
fprintf(‘mAP is %f \n‘mAP);

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\
     文件           6  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\.gitignore
     文件        4885  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\README.md
     文件        1982  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\compute_MAP.m
     目录           0  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\
     文件       25120  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\001_accordion_image_0001.jpg
     文件       18640  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\001_accordion_image_0002.jpg
     文件       25284  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\001_accordion_image_0003.jpg
     文件        4945  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\002_anchor_image_0001.jpg
     文件       12210  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\002_anchor_image_0002.jpg
     文件       23032  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\002_anchor_image_0003.jpg
     文件       10067  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\003_ant_image_0001.jpg
     文件       10756  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\003_ant_image_0002.jpg
     文件       22111  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\003_ant_image_0003.jpg
     文件        8173  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\database\1982.jpg
     文件          39  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\databaseClasses.txt
     目录           0  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\databaseClassified\
     目录           0  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\databaseClassified\accordion\
     文件       25120  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\databaseClassified\accordion\image_0001.jpg
     文件       18640  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\databaseClassified\accordion\image_0002.jpg
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     文件        4945  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\databaseClassified\anchor\image_0001.jpg
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     文件       23032  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\databaseClassified\anchor\image_0003.jpg
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     文件        1964  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\extractCNN.m
     目录           0  2017-08-15 14:39  CNN-for-Image-Retrieval-master\matconvnet-1.0-beta17\
............此处省略646个文件信息

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