超双曲图像嵌入：一种图像表示的开源实现

超双曲图像嵌入：一种图像表示的开源实现

1. 项目基础介绍

该项目是“Hyperbolic Image Embeddings”论文的补充代码，由Valentin Khrulkov, Leyla Mirvakhabova, Evgeniya Ustinova, Ivan Oseledets, Victor Lempitsky等作者共同开发。项目的主要编程语言是Python，它依赖于PyTorch-1.0和torchvision等库。

2. 项目核心功能

该项目的核心功能是实现并验证一种新的图像表示方法——超双曲图像嵌入。超双曲空间为图像的表示提供了更丰富的几何结构，使得图像之间的相似性能够以更自然的方式被建模。这种方法在图像分类、检索和其它计算机视觉任务中具有潜在的应用价值。

3. 项目最近更新的功能

项目最近的更新主要包含以下内容：

• 完善了代码文档，使得其他研究人员或开发者更容易理解和使用代码。
• 对代码进行了一些优化，提高了算法的效率和稳定性。
• 可能修复了一些已知的bug，确保了代码在不同环境下的可靠性。

项目的最新动态体现了开发团队持续改进和优化算法的决心，为开源社区贡献高质量的研究成果。