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Author	SHA1	Message	Date
zhangpu	9eed8acb71	确保图片压缩都采用F.interpolate(),这样和安卓端得到的结果基本差不多。	2025-10-10 10:58:59 +08:00
zhangpu	86a4f1ff67	增加TODO	2025-10-09 18:05:43 +08:00
zhangpu	7faf3f6480	做了一个向量相乘的APP,避免embedding_mobile递归循环.	2025-10-09 17:58:06 +08:00
zhangpu	1bb60e9f90	增加注释，去掉dropout	2025-09-26 11:32:38 +08:00
zhanghuan	d51853997f	建立FAISS索引。	2025-09-23 15:34:23 +08:00
zhanghuan	2d5096a0b2	修改可视化客户端ImageTk为ctk,消除警告。	2025-09-22 14:09:19 +08:00
zhanghuan	8791b4f2c0	pretrained=pretrained,解决预训练模型API变化导致的警告。	2025-09-22 13:59:05 +08:00
zhanghuan	8818643025	增加resnet_embedding的代码	2025-09-17 14:44:34 +08:00
zhanghuan	44031b92cd	制作了度量学习的开发计划，创建了几个空python文件	2025-09-17 11:41:24 +08:00
zhanghuan	264d01e9b9	增加了数据增强离线的程序（可扩充数据集），将图片压缩从32*32，调整为224*224.	2025-09-15 17:26:14 +08:00
zhanghuan	d73331010c	将分类的类别也应用在训练程序中，更好的解耦。	2025-09-12 11:20:46 +08:00
zhanghuan	da67cb9f4c	现在统一使用Torch中的interpolate这个缩放方法，不用torchvision中的transforms的Resize了，应该就可以了。	2025-09-11 17:56:25 +08:00
zhanghuan	e1cb936e32	屏蔽/255，避免重复除以。	2025-09-11 17:49:37 +08:00
zhanghuan	06e440a6d1	修复toAndroid.py,避免递归调用。	2025-09-11 14:41:30 +08:00
zhanghuan	2f6ce5ffc3	在模型定义中，增加了移动端的前向传播过程。修改了toAndroid的代码。	2025-09-11 14:35:46 +08:00
zhanghuan	d9280fd0a0	训练的时候缩放，推理的时候，在模型中缩放！	2025-09-11 14:13:44 +08:00
zhanghuan	ee829dc8c9	在模型中增加预处理步骤！	2025-09-11 13:52:36 +08:00
zhanghuan	d9057edbd9	提交__init__文件，和网络文件	2025-09-10 15:35:41 +08:00