This is the official codebase for Deep Collaborative Graph Hashing for Discriminative Image Retrieval.
requirements.txt contains libraries used in my environments. Though other versions may also work, I have no time to test and can't guarantee any of that.
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NUS-WIDE Password: uhr3
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MIR-Flickr 25K version
The structure of the project files should go as follows.
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├── data
│ ├── cifar10.py
│ ├── data_loader.py
│ ├── flickr25k.py
│ ├── imagenet.py
│ ├── __init__.py
│ ├── nus_wide.py
│ └── transform.py
├── dataset
│ ├── cifar-10-batches-py
│ │ ├── batches.meta
│ │ ├── data_batch_1
│ │ ├── data_batch_2
│ │ ├── data_batch_3
│ │ ├── data_batch_4
│ │ ├── data_batch_5
│ │ ├── readme.html
│ │ └── test_batch
│ ├── Flickr
│ │ ├── database_label.txt
│ │ ├── db_image.txt
│ │ ├── mirflickr
│ │ │ ├── im21110.jpg
│ │ │ └── ......
│ │ ├── test_image_m.txt
│ │ └── test_label.txt
│ └── NUS-WIDE
│ ├── database_img.txt
│ ├── database_label_onehot.txt
│ ├── database_label.txt
│ ├── images
│ │ ├── 0068_2569963337.jpg
│ │ └── ......
│ ├── img_tc10.txt
│ ├── README.md
│ ├── targets_onehot_tc10.txt
│ ├── targets_tc10.txt
│ ├── test_img.txt
│ ├── test_label_onehot.txt
│ └── test_label.txt
├── logs
├── main.py
├── modules
│ ├── ae.py
│ ├── alexnet.py
│ ├── gcn
│ │ ├── layers.py
│ │ └── models.py
│ ├── __init__.py
│ ├── loss.py
│ ├── mlp.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── run.py
└── utils
├── evaluate.py
└── __init__.py