细粒度视觉识别工具：B-CNN的Matlab实现

资源摘要信息:"该文档提供了一套Matlab代码，名为'sqrt-bcnn:bcnn'，这套代码用于实现一种被称作B-CNN（双线性卷积神经网络）的深度学习模型，专门用于细粒度的视觉识别任务。开发者为林宗玉（Tsung-Yu Lin）、Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji，他们来自麻省大学阿默斯特分校。这个模型首次在ICCV 2015（国际计算机视觉大会）上提出，并在一篇名为'Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition'的论文中被详细描述。论文的作者们在文档中引用了他们的研究成果，提供了关于如何使用这套代码重现ICCV 2015会议论文中展示的实验结果的详细信息。这套代码在安装有NVIDIA K40 GPU的Ubuntu 14.04系统中，运行于MATLAB R2014b环境下进行了测试。 B-CNN模型通过采用双线性结构在卷积神经网络（CNN）的基础上进行改进，增强了模型对于图像中细微差异的识别能力，这对于细粒度的视觉识别尤为重要。细粒度识别任务通常要求模型能够区分出同一类别内极其相似的子类别，例如不同种类的鸟或汽车。该模型在几个标准数据集上取得了显著的成绩，例如鸟类和飞行器的数据集，其中某些测试结果达到了77.9%至86.5%的准确率。 根据所提供的信息，该代码库被标记为'系统开源'，这意味着它遵循开源软件的许可证规定，用户可以自由地获取、使用、修改和分发这些代码，但可能需要遵守特定的许可条款。例如，他们可能需要在修改代码后公开他们的变更，或者在使用代码的项目中注明原始作者的贡献。 文件列表中的'bcnn-master'指的是代码仓库的主分支（master branch），这表明该代码是开源项目的一部分，允许用户下载源代码的最新稳定版本。这种命名习惯在许多开源项目中是常见的，尤其是使用版本控制系统（如Git）管理的项目。用户通常会通过'git clone'命令克隆远程仓库到本地，以获取最新版本的源代码。 综上所述，该文档中描述的资源是Matlab代码，是专门针对细粒度视觉识别设计的一种卷积神经网络模型B-CNN。这些代码可以用于在图像识别领域中实现准确的子类划分，比如不同种类的鸟类或汽车的识别，并且提供了一种开源的实现方式，鼓励研究社区成员之间的合作与知识共享。"