Caffe中的Siamese网络（contrastive loss）

最新推荐文章于 2023-04-14 11:22:19 发布
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推荐系统[4.1]：Ranking Loss 函数：度量学习、Siamese 和 triplet 网络、RankNet、pair-wise、List-wise loss以及在深度学习框架中loss设计
丨汀、的博客
07-26 1689
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Caffe学习笔记系列4—基于改进的Saimese网络的模型训练和特征提取
seu_nuaa_zc的博客
06-02 702
Caffe学习笔记系列4—基于改进的Saimese网络的模型训练和特征提取本小节主要讲解改进的Siamese网络的模型训练，其实也算不上改进，主要讲的还是如何准备改进的Siamese网络的数据准备，对于特征提取部分则不再介绍，跟前面的方法雷同。所谓的改进是在传统的Siamese网络的对比损失函数中添加softmax损失，及损失函数是对比损失和softmax损失的权重和。对于改进的Siamese网络...
干货！caffe源码深入学习9：caffe框架神经网络反传代码解析（三）之contrastive_loss_layer源码解析
jiongnima的博客
10-13 676
本篇博客是Caffe深度学习梯度反传代码解析的第3篇。从本篇博客开始，在对Caffe框架中的反传代码进行解析时，笔者将解析更复杂的实现代码，比如包含可训练参数的层与复杂求导过程的层。本片博客解析了对比损失层，即contrastive_loss_layer，对比损失是在人脸验证，图像检索中使用的非常广泛的一个层。希望给大家带来收获，欢迎阅读与分享！
caffe源码解读(3)－contrastive_loss_layer.cpp
冬后晚晴的博客
01-26 832
Definition 该损失函数的提出最早在这篇论文中，主要用来做降维处理。链接 caffe中siamese网络用到Contrastive loss,这种损失函数可以有效地处理siamese网络中pair-data的数据关系。 Formula Lc=12N∑n=1Nyd+(1−y)max(margin−d,0),d=‖an&#x2
caffe官网教程中siamese例子，画特征错误提示及解决办法
Sunshine_in_Moon的专栏
11-04 2114
这篇博客时承接上一篇画网络结构，在这里给大家一个网址，这个别人写的教程：http://blog.youkuaiyun.com/liumaolincycle/article/details/48531503，这个教程我相信对于没有使用Anaconda的同学会有帮助，好了下面介绍我遇到的问题及解决方法。    第一个问题就是：提示没有权限运行ipython notebook这个问题很好解决，相信大家都是只要加上
caffe之python接口实战 ：mnist_siamese 官方教程源码解析
xuluohongshang的博客
12-03 514
本教程属于官方文档的源码解析笔记注1：本文属于caffe_root/example/下的ipynb文件的源码解析，本教程旨在通过源码注释，加速初学者的学习进程。 注2：以下解析中，未对各部分英文注释做翻译，旨在告诫初学者，应该去适应原汁原味的英文教程阅读，这样有助于提升自己阅读技术文献的能力，也是高级程序员的必备素养。 注3：建议大家在jupyter nootebook环境下结合源码注释，运行程
详解Siamese网络和contrastive loss的讲解
zz2230633069的博客
11-03 2584
全部参考以下文章： 1.详解Siamese网络 2.Contrastive Loss (对比损失) 3.Siamese network 孪生神经网络的应用，伪孪生网络 详细的部分摘抄和记录： # tensorflow伪代码 def contrastive_loss(self, y,d,batch_size): tmp= y *tf.square(d) ...
Contrastive Loss 对比损失函数
weixin_38906715的博客
04-14 963
在caffe的孪生神经网络（）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。contrastive loss的表达式如下：[注意这里设置了一个阈值ｍ(margin)，表示我们只考虑不相似特征欧式距离在０～ｍargin之间的，当距离超过ｍargin的，则把其loss看做为０(即不相似的特征离的很远，其loss应该是很低的；而对于相似的特征反而离的很远，我们就需要增加其loss，从而不断更新成对样本的匹配程度)]
caffe训练siamese network
fengmengdan的专栏
01-18 8803
最近要用caffe训练siamese network,但是对c++并不熟，所有用了某博主的代码，和自己的图片数据，来训练siamese网络．caffe中的siamese network用于train Mnist dataset,步骤如下：1.准备数据 将图片分为train.txt, val.txt, test.txt, 通过编译caffe/tools/convert_imageset.cpp将图片
Contrastive loss是什么
最新发布
10-14
Contrastive loss 即对比损失函数，在caffe的孪生神经网络（siamese network）中，其被用作损失函数，可以有效处理孪生神经网络中的paired data的关系[^2]。 整体上，contrastive loss的使用需要在原来的分类器基础...
基于caffe的度量学习实现（Siamese network & Triplet network）
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踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
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基于caffe的度量学习实现，主要是孪生网络和三元组网络（Siamese network & Triplet network）实现图像的分类和度量。 包含数据集制作脚本，训练测试脚本和python脚本。 下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/cuihao1995/16017767 ...
【笔记】孪生神经网络 论文笔记
nyist_yangguang的博客
12-14 288
查找资料看到，caffe中的contrastive loss定义如下：(参考：Contrastive Loss (对比损失)_autocyz-优快云博客_contrastive loss)
caffe siamase 网络
weixin_NineDays66
11-13 563
增加 参数的名字  param {     name: "conv1_w"     lr_mult: 1   }   param {     name: "conv1_b"     lr_mult: 2   } 例如 mnist 网络 name: "mnist_siamese_train_test" layer { name: "pair_data" type: "Data" ...
SIAMESE NETWORK
weixin_41333143的博客
04-11 576
author:DivinerShi 文章地址：http://blog.youkuaiyun.com/sxf1061926959/article/details/54836696 提起siamese network一般都会引用这两篇文章： 《Learning a similarity metr...
【caffe学习】学习初探
changrj6的博客
10-29 459
早已闻caffe大名，最近闲下来，学习一下。本人菜鸟一枚，入手caffe两三天，遇到error请在楼下打log（留言批评指正）。 关于安装：直接到github上看安装教程，相对于很多博客，现在安装步骤简化了很多。所以强烈建议按照官网安装。 https://github.com/BVLC/caffe 关于安装设备:本人穷学生一枚，电脑为09年台式机，只有cpu（话说caffe很多配置默认都是gpu，
caffe训练siamese网络（行人数据集）
村民的菜篮子
06-11 1694
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/gybheroin/article/details/54133556#commentsedit 环境：windows10 x64 ,caffe, cuda 10.1，cudnn 7.5 数据集：行人数据集 文件夹目录结构： ----------------------------------数据准备---------------...
深度学习Caffe实战笔记（6）Windows caffe平台用Siamese网络跑自己的数据
gybheroin的博客
01-06 9123
终于到了介绍如何使用Siamese网络跑自己的数据了，在网上、论坛上、群里关于用Siamese网络的资料很多，但是实战的资料很少，难道是因为太容易了吗？反正博主查阅了各种地方，几乎没有找到Siamese网络实战的东东，即使有零星关于实战的东西，那也是基于Ubuntu系统，殊不知Ubuntu系统跑caffe可要比Windows简单的多了，所以，就本博主的调研情况来看，这篇博客绝对称的上是Windows
caffe中的siamese network（一）
深藏功与名
11-04 8933
caffe中里面的一个例子，我理解就是一个双输入网络。可以参考http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50098483 看图说话： 、 篇幅太长了，看看图就明白了。
caffe siamese 网络 对比损失函数
u014114990的专栏
08-25 1万+
siamese 网络， 是05年Yann Lecun提出来的。 ，它的特点是它接收两个图片作为输入，而不是一张图片作为输入。 文献资料： 摘抄自caffe github的issue697 Siamese nets are supervised models for metric learning [1]. [1] S. Chopra, R. Hadsell, and
Caffe中实现triplet loss的详细教程
为了在Caffe中实现Triplet Loss，研究人员和工程师通常需要编写自己的层或修改现有的网络定义文件（.prototxt文件）以及实现一个特定的损失函数。 博客中提到的链接 ...
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