deephash:项目地址

(pytorch14) liuyitao@gpu3:~/XIAN_AI/xuda/deephash/pytorch_deephash-master$ python train.py
Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified
Use device: cuda:0Epoch: 1
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:13<00:00,  3.32it/s, loss=0.6362
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.58it/s, loss=0.6217Epoch: 2
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.30it/s, loss=0.5231
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.60it/s, loss=0.3469Epoch: 3
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.31it/s, loss=0.3108
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.61it/s, loss=0.5042Epoch: 4
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.28it/s, loss=0.4512
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.58it/s, loss=0.2753Epoch: 5
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:11<00:00,  3.32it/s, loss=0.2083
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.59it/s, loss=0.2827Epoch: 6
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.30it/s, loss=0.3162
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.56it/s, loss=0.3616Epoch: 7
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.31it/s, loss=0.2319
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.56it/s, loss=0.2556Epoch: 8
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.30it/s, loss=0.2609
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.48it/s, loss=0.3236Epoch: 9
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.30it/s, loss=0.3572
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.59it/s, loss=0.2844Epoch: 10
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.31it/s, loss=0.1309
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.58it/s, loss=0.2122Epoch: 11
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:13<00:00,  3.28it/s, loss=0.2543
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.61it/s, loss=0.2831Epoch: 12
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:11<00:00,  3.32it/s, loss=0.2090
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.59it/s, loss=0.3498Epoch: 13
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.32it/s, loss=0.3207
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.61it/s, loss=0.1783Epoch: 14
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.30it/s, loss=0.2262
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.61it/s, loss=0.2317Epoch: 15
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.32it/s, loss=0.1671
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.58it/s, loss=0.3421Epoch: 16
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:11<00:00,  3.32it/s, loss=0.2480
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.60it/s, loss=0.3196Epoch: 17
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:11<00:00,  3.31it/s, loss=0.1268
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.60it/s, loss=0.3054Epoch: 18
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.32it/s, loss=0.2221
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.59it/s, loss=0.3146Epoch: 19
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.31it/s, loss=0.2045
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.60it/s, loss=0.4702Epoch: 20
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [02:12<00:00,  3.32it/s, loss=0.1803
Testing: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:21<00:00,  4.59it/s, loss=0.3141
Saving
Last login: Thu Jul 22 04:37:16 2021 from 192.168.0.100
liuyitao@gpu3:~$ cd XIAN_AI/
liuyitao@gpu3:~/XIAN_AI$ cd xuda
liuyitao@gpu3:~/XIAN_AI/xuda$ cd deephash/
liuyitao@gpu3:~/XIAN_AI/xuda/deephash$ cd pytorch_deephash-master/
liuyitao@gpu3:~/XIAN_AI/xuda/deephash/pytorch_deephash-master$ source ~/.bashrc
(base) liuyitao@gpu3:~/XIAN_AI/xuda/deephash/pytorch_deephash-master$ conda activate pytorch14
(pytorch14) liuyitao@gpu3:~/XIAN_AI/xuda/deephash/pytorch_deephash-master$ python evaluate.py --pretrained 91.43
Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified
Use device: cuda:0
Use device: cuda:0
Query: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1000/1000 [00:24<00:00, 40.43it/s, Average Precision=0.99172]
precision at k: [0.88859    0.890195   0.891215   0.89211167 0.89279375 0.893172  ]
precision within Hamming radius 2: 0.8368459338192588
mAP: 0.8841768181060734
Total query time: 24.981330633163452

Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval（代码跑通了）相关推荐

  1. 基于deep learning的快速图像检索（Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval）

     基于deep learning的快速图像检索(Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval) 2016-07-25 14 ...

  2. Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval

    Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval 论文下载地址 这是一篇台湾中研院发表在CVPR2015年的文章. 之前deep ...

  3. Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval（2015）

    基于pytorch框架实现 https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash 知乎上面解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2389 ...

  4. Must-read papers on deep learning to hash

    哈希开源库 https://cloud.tencent.com/developer/article/1425650 pytorch实现 https://github.com/search?q=pyto ...

  5. 基于deep learning的快速图像检索系统

    深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳  时间:2016年3月.  出处:  声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CV ...

  6. Turbo Autoencoder: Deep learning based channel code for point-to-point communication channels

    Turbo Autoencoder: Deep learning based channel code for point-to-point communication channels Abstra ...

  7. Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

    Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文, ...

  8. AnatomyNet: Deep Learning for Fast and Fully Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck An

    AnatomyNet: Deep Learning for Fast and Fully Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck An ...

  9. 《Roller: Fast and Efficient Tensor Compilation for Deep Learning》

    <Roller: Fast and Efficient Tensor Compilation for Deep Learning> 用于深度学习 快速高效的张量编译器 作者 微软亚洲研究院 ...

最新文章

  1. JQ实现导航效果(附效果图)
  2. Layout两列定宽中间自适应三列布局
  3. oracle数据磊导入数据,可传输表空间记载
  4. 部署 DevStack - 每天5分钟玩转 OpenStack（17）
  5. paho mqtt client调试记录
  6. 迭代器和反向迭代器，常量迭代器和非常量迭代器
  7. 解决VisualStudio 05/08智能提示显示1秒钟
  8. （02）FPGA芯片厂商介绍
  9. X86Windows 相关链接....持续更新中....
  10. 关于NavigationView中不能直接findviewById的解决办法
  11. Metasploit之——基本后渗透命令
  12. 图片去水印的原理_图片去水印方法 图片如何去掉水印
  13. 镜像翻转_98年“后浪”科学家，首次挑战图片翻转不变性假设，一作拿下CVPR最佳论文提名...
  14. 撂荒耕地变“希望良田” 国稻种芯：平远县热柘镇以企带村
  15. Css动画效果旋转图片
  16. SKYPE的BUG 7/8
  17. SpringBoot整合Quartz==适用于单任务多任务
  18. JavaDay29 CSS
  19. 微信扫码登录_JAVA
  20. UUID简介以及java代码获取UUID示例

热门文章

  1. 【codevs1074】食物链
  2. 朗读评价语言集锦_干货 | 教师课堂评价规范用语的几点建议，建议收藏！
  3. bzoj2186 莎拉公主的困惑 积性函数
  4. 2017.4.23loli测试
  5. 【英语学习】【加州教材】【G4】【科学】Science目录及术语表
  6. 【英语学习】【WOTD】links 释义/词源/示例
  7. 使用fstream在C++工程中读取文件到二维数组
  8. python写tcp服务器_用Python实现一个简单的多线程TCP服务器的教程
  9. 在Unity内使用对象池并实现线程安全的单例模式
  10. redis 分页_Redis排行榜的设计与实现