torchnet+VGG16计算patch之间相似度 torch VGG16 similarity 本来打算使用VGG实现siamese CNN的,但是没想明白怎么使用torchnet对模型进行微调...所以只好把VGG的卷积层单独做一个数据预处理模块,后面跟一个网络,将两个VGG输出的结果输入该网络中,仅训练这个浅层网络. 数据:使用了MOTChallenge数据库MOT16-02中的pedestrian 代码: -- -------------------------------------…

计算两点之间的角度公式是: 假设点一(X1,Y1),点二(X2,Y2) double angleOfLine = Math.Atan2((Y2 - Y1), (X2 - X2)) * 180 / Math.PI 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(1,0)则这两点之间的连线角度是:0: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(1,1)则这两点之间的连线角度是:45: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(0,1)则这两点之间的连线角度是:90: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(-1,1)则这两点之…

linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下: 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现. 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离.要求str1和str2必须长度一致.是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数.如 2. Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离(也成Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删…

--通过经纬度计算两点之间的距离 create FUNCTION [dbo].[fnGetDistanceNew] --LatBegin 开始经度 --LngBegin 开始维度 --29.490295,106.486654,29.615467, 106.581515 (), ),)) Returns real AS BEGIN --转换location字段,防止字段太长.影响SQL美观 declare @LatBegin REAL declare @LngBegin REAL declare…

题目为计算两点之间距离. 面向过程的思维方式,两点的横坐标之差,纵坐标之差,平方求和,再开跟,得到两点之间距离. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Classes_2_point_distance { class Program { static void Main(string[…

自己在做游戏的忘记了Unity帮我们提供计算两点之间的距离,在百度搜索了下. 原来有一个公式自己就写了一个方法O(∩_∩)O~,到僵尸到达某一个点之后就向另一个奔跑过去 /// <summary> /// 3维中如何计算两点之间的距离 /// </summary> /// <param name="p1"></param> /// <param name="p2"></param> /// &l…

/** * 计算时间戳之间的差值 * @param startTime 开始时间戳 * @param endTime 结束时间戳 * @param type 返回指定类型差值(year, month, day, hour, minute, second) */ function DateDiff(startTime, endTime, type) { var timeDiff = endTime - startTime switch (type) { case "year": retu…

Levenshtein Distance莱文斯坦距离定义: 数学上,两个字符串a.b之间的莱文斯坦距离表示为levab(|a|, |b|). levab(i, j) = max(i, j)  如果min(i, j) = 0; =  min(levab(i - 1, j) + 1, levab(i, j-1) + 1, levab(i - 1, j - 1) + 1)     (ai != bj) 否则其中ai != bj 是指示函数,当ai != bj 时为1, 否则为0. 核心公式就是下面:…

背景知识: (1)tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词. tf–idf is the product of two statistics, term frequency and inverse document frequency.      //Various ways for determining the exact values of both…

余弦距离在计算相似度的应用中经常使用,比如: 文本相似度检索 人脸识别检索 相似图片检索 原理简述 下面是余弦相似度的计算公式(图来自wikipedia): 但是,余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别. 余弦相似度的取值范围在-1到1之间.完全相同时数值为1,相反反向时为-1,正交或不相关是为0.(如下图,来源) 欧式距离一般为正值,归一化之后在0~1之间.距离越小,越相似. 欧式距离用于相似度检索更符合直觉.因此在使用时,需要将余弦相似度转化成类似欧氏距离的余弦距离. 维基页面中给出的角距离计…