Siamese 网络

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#深度学习


度量学习

深度学习（十六）基于2-channel network的图片相似度判别-CVPR 2015

caffe示例实现之8在MNIST数据上训练与测试siamese网络

如何实现在prototxt 中实现多通道呢？

Siamese Network理解（附代码）


Siamese Network Training

caffe-将图片转化为siamese网络需要的数据库格式

caffe-convert_siamese_data



learning a similarity metric discritively,with application to face verification.


更为强大的策略是triplet loss, 请参考CVPR2015 FaceNet


Face verify using Joint Bayesian, implemented by Python

A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels

Deep learning for facial attributes

An Experimental Implementation of Face Verification, 96.8% on LFW






Siamese网络
weixin_49199313的博客
08-12 805
Siamese网络是一种专为​​设计的神经网络架构，通过共享权重的孪生子网络处理成对输入，广泛应用于人脸识别、语义匹配、目标跟踪等任务。
Siamese网络(孪生网络)
图像研究猿的专栏
12-13 1万+
1. WhySiamese 在人脸识别中，存在所谓的one-shot问题。举例来说，就是对公司员工进行人脸识别，每个员工只有一张照片（因为每个类别训练样本少），并且员工会离职、入职（每次变动都要重新训练模型是不现实的）。如果当成分类问题，直接训练模型进行人脸识别在实际应用中是不可行。 为了解决one-shot问题，我们会训练一个模型来输出给定两张图像的相似度，所以模型学习得到的是simila...
精选资源
目标跟踪+siamese 网络+论文与对应代码实现
05-11
Siamese网络是一种有效的目标跟踪框架，通过对比学习的方式帮助系统在新帧中找到与初始帧中目标相似的区域。这篇描述提及的是一个项目，其中包含了目标跟踪的相关代码实现和基于Siamese网络的论文，对初学者来说是一...
siamese网络TensorFlow测试代码
11-29
标题"siamese网络TensorFlow测试代码"表明这是一个关于Siamese网络的实现，使用的编程语言是Python，并且依赖于TensorFlow框架。Siamese网络是一种深度学习模型，常用于相似性学习，比如图像识别、人脸识别等场景。...
使用 Keras 和 TensorFlow 的 Siamese 网络的对比损失
09-11
在深度学习领域，Siamese网络作为一种特殊的神经网络架构，已经被广泛应用于各种需要度量学习的场景中。度量学习的目标在于学习一个距离函数，它能够衡量输入样本之间的相似性。Siamese网络通常包含两个相同的子网络...
siamese(孪生) 网络
热门推荐
梦Dancing的博客
10-31 3万+
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 Y. LeCu
4-2 Siamese 网络
diyudong4681的博客
11-10 209
Siamese 网络（ Siamese network） 你经常看到这样的卷积网络，输入图片${x^{(1)}}$ ，然后通过一些列卷积，池化和全连接层，最终得到这样的特征向量，有时这个会被送进 softmax 单元来做分类，但是在这里不这样做，我们关注的是最终输出的向量，假设它是128维，它是由网络深层的全连接层计算出来的，给这 128 个数命个名字，把它叫做$f({x^{(1)...
siamese(孪生)网络
02-24
siamese网络，是05年YannLecun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。下面介绍原始的孪生网络：目的：比较两幅图片是否相似，或者说相似度是多少输入：两幅图片输出：一个相似度数值其实我觉得，用“计算相似度”这个词有点不合适，我觉得应该翻译为匹配程度。因为文献所采用的训练数据中，如果两张图片匹配，输出值标注为y=1，如果两张图片不匹配，那么训练数据标注为y=-1，也就是说，这个训练数据的标注方法，根本就不是一个相似度数值，而是一个是否匹配的数值。我们打个比方，有三样物体：钢笔、铅笔、书包，那么在训练数据中，就把钢笔和铅笔标注为y=1，而不是用一个相似度数值
Siamese网络训练和预测guide
10-23
唯一的一份在windows上进行Siamese网络训练和预测的指导 帮助你少走弯路
CV | Siamese网络
lovetaozibaby的博客
07-09 493
简介 今年的CVPR大会看到了好多带“siamese”关键词或者同类的词的文章，之前不了解这个网络，今学习并总结如下。 以后学习到新的与之有关的网络再行更新。 1. Siamese网络 Siamese网络：通过网络学习到两个图片之间的相似度函数。算法的原理利用神经网络提取描述算子，得到特征向量，然后利用两个图片的特征向量判断相似度，这个有点像sift，只不过是利用CNN进行提取特征，并且用特征向量进行构造损失函数，进行网络训练。 见：详解Siamese网络 感觉这篇博客介绍该网络的作用，损失函数等非常通俗
【openCV-75】Siamese网络
最新发布
m0_69378371的博客
02-26 928
Siamese 网络是一种特殊类型的神经网络架构，主要用于处理匹配、相似性比较等任务。其核心思想是通过共享相同的权重，在两个输入样本上学习相似性或差异性。Siamese 网络广泛应用于图像匹配人脸识别签名验证语义相似性计算等任务。
孪生网络（Siamese Network）
永远相信美好的事情即将发生
08-27 1万+
孪生网络（Siamese Network）是一类神经网络结构，它是由两个或更多个完全相同的网络组成的。孪生网络通常被用于解决基于相似度比较的任务，例如人脸识别、语音识别、目标跟踪等问题。孪生网络的基本思想是将输入数据同时输入到两个完全相同的神经网络中，这两个网络共享相同的权重和参数。通过学习输入数据在这两个网络中的表示，孪生网络可以计算出两个输入样本之间的相似度。
Siamese 网络（Siamese network）
csdn_xmj的博客
05-26 2277
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 上个文章One-Shot学习/一次学习（One-shot learning）中函数d的作用就是输入两张人脸图片，然后输出相似度。实现这个功能的一个方式就是用Siamese网络。 上图是常见的卷积网络，输入图片x^(1)，然后经过卷积层、池化层和全连接层，最终得到特征向量。假如它有128个数，它是由网络深层的全连接层计算出来的，给这128个数命个名字，f(x^(1))，可以看成是图像x^(1)的编码。建立一个人脸识别系统的方法就是：如果要比较两个图片的话，把第
Siamese Neural Network (SNN: 孪生神经网络)
weixin_63016274的博客
12-03 889
孪生神经网络
深度学习笔记（43） Siamese网络
氢键H-H
09-10 1万+
Siamese网络、建立人脸识别系统、训练网络
Siamese网络双目
01-06
### 使用Siamese网络进行双目视觉处理的方法 #### 1. Siamese网络简介 Siamese网络是一种特殊的神经网络架构，通常用于比较两个输入之间的相似度。这种网络结构由两个共享权重的子网络组成，这两个子网络接收不同的输入并输出相应的特征表示。通过对比这些特征表示的距离来衡量输入间的相似程度[^3]。 #### 2. 双目视觉基础概念 双目视觉是指利用两台相机从不同角度捕捉同一场景图像的技术，以此模拟人类双眼视差效应，从而计算物体距离或重建三维环境模型。对于双目视觉系统而言，核心挑战在于如何有效地匹配来自左、右摄像头捕获到的对象对应关系[^1]。 #### 3. 应用Siamese网络于双目视觉 为了提高立体匹配精度，在构建基于Siamese框架下的双目视觉解决方案时可以考虑以下几个方面： - **数据预处理** 需要准备大量成对标注好的左右视角图片作为训练集，并对其进行标准化操作如裁剪、缩放等以适应后续卷积运算需求。 - **设计孪生分支** 构建一对完全相同的CNN（Convolutional Neural Network），二者参数同步更新但各自独立处理一侧摄像机获取的数据流；最终汇聚至顶层完成差异评估任务。 - **损失函数定义** 基于欧氏距离或其他适当测度制定目标函数指导整个学习流程收敛方向——最小化同类样本间差距的同时最大化异类实例间距。 - **后端融合策略** 经过前向传播得到每张照片里各像素点对应的描述符之后，采用诸如半全局块匹配算法(Semi-global Block Matching, SGBM)之类成熟技术进一步精炼初始估计结果直至满足应用场合所要求的质量标准为止。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image class SiameseNetwork(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.cnn = models.resnet50(pretrained=True) def forward_once(self, x): output = self.cnn(x) return output def forward(self, input1, input2): output1 = self.forward_once(input1) output2 = self.forward_once(input2) return output1, output2 def preprocess_image(image_path): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image).unsqueeze(0) return tensor left_img_tensor = preprocess_image('./data/left.png') right_img_tensor = preprocess_image('./data/right.png') model = SiameseNetwork() output_left, output_right = model(left_img_tensor, right_img_tensor) distance = torch.norm(output_left - output_right, p=2, dim=-1) print(f'Distance between two images: {distance.item()}') ```
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