Learning Discriminative and Transformation Covariant Local Feature Detectors实验环境搭建详细过程

Posted wongyi

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Learning Discriminative and Transformation Covariant Local Feature Detectors实验环境搭建详细过程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

依赖项:

Python 3.4.3

tensorflow>1.0.0, tqdm, cv2, exifread, skimage, glob

1、安装tensorflow:https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3

1、安装python开发环境

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv

2、创建虚拟环境(Python虚拟环境用于将包安装与系统隔离。)

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv#创建目录venv来保存虚拟环境
source ./venv/bin/activate  #激活虚拟环境
#激活之后,shell提示符cd ../../加上了(venv)

pip install --upgrade pip # upgrading pip

pip list #
how packages installed within the virtual environment
deactivate  #  exit virtualenv

3、使用pip安装tensflow

pip install tensorflow
import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" # 输出1.11.0

  https://www.tensorflow.org/install/gpu 这是链接地址:技术分享图片

 

只有在安装了Cuda Toolkit7.5和cuDNN v4的64位Ubuntu下面可以通过pip安装支持GPU的tensflow。不然就需要使用源码安装。

如果要支持GPU,需要安装Cuda Toolkit(V>7.0)和cuDNN(V>=2)

tensorflow只支持计算能力>3.0的GPU。

--------- 现在已经安装好了tensflow

 2、安装tqdm   https://github.com/tqdm/tqdm这是介绍

pip install tqdm

  安装的是4.27.0版本的。

3、安装cv2

pip install opencv-python

  安装的版本是:opencv-python-3.4.3.18

 4、安装exifread  https://pypi.org/project/ExifRead/

pip install ExifRead

  安装的版本是:(2.1.2)

5、安装scikit-image   https://scikit-image.org/

pip install -U scikit-image

6、安装glob  https://pypi.org/project/glob2/

glob用它可以查找符合特定规则的文件路径名。查找文件只用到三个匹配符:"*", "?", "[]"

pip install glob2

 依赖项到这里就安装完成了。

-----------------------------------------------分割线-----------------------下面是使用(Usage)

1、得到数据集,先进行下载https://www.dropbox.com/s/l7a8zvni6ia5f9g/datasets.tar.gz?dl=0

下载完成后解压数据到./data目录下。

2、运行代码

cd ./script  # 切换当前路径

./batch\\_run_train.sh #运行脚本去生成transformed patch and train the model

./batch\\_run_test.sh  #提取局部特征点Extract local feature point

./batch\\_run_eval.sh  #评估性能Evaluate the performance

  







以上是关于Learning Discriminative and Transformation Covariant Local Feature Detectors实验环境搭建详细过程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Center Loss - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition

理解一下generative learning and discriminative learning algorithm

Learning Deep Features for Discriminative Localization

[翻译]Learning Deep Features for Discriminative Localization

DiMP: Learning Discriminative Model Prediction for Tracking

Learning Discriminative and Transformation Covariant Local Feature Detectors实验环境搭建详细过程