1.       对比损失函数(Contrastive Loss function) 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类,而是区分它们.因此,分类损失函数(如交叉熵)不是最合适的选择,这种架构更适合使用对比函数.对比损失函数如下: (以判断图片相似度为例)其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离.Y值为1或0.如果模型预测输入是相似的,那么Y的值为0,否则Y为1.m是大于0的边际价值(margin value).有一个边际价值表示超出该边际价值的不同对不会造成损失. Siamese网络…

首次体验Pytorch,本文参考于:github and PyTorch 中文网人脸相似度对比 本文主要熟悉Pytorch大致流程,修改了读取数据部分.没有采用原作者的ImageFolder方法:   ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader).而是采用了一种更自由的方法,利用了Dataset 和 DataLoader 自由实现,更加适合于不同数据的预处理导入工作. Siamese…

siamese网络 - 之前记录过: https://www.cnblogs.com/ranjiewen/articles/7736089.html - 原始的siamese network: 输入一个piar和与之对应的label,然后在输入一个batch进行训练:数据为mnist时,网络输出为2维特征,具有降维的作用! - 损失函数,相似度距离的定义等.比如将损失函数的指数形式用hige loss代替等,即: -> yi*||CNN(p1i)-CNN(p2i)||^2 + (1-yi)*ma…

转载自:https://blog.csdn.net/qq1483661204/article/details/79039702 Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification 这个siamese文章链接. 本文主要讲解siamese网络,并用tensorflwo实现,在mnist数据集中,siamese网络和其他网络的不同之处在于,首先他是两个输入,它输入的不是标签,而是是否…

简介:    Siamese网络是一种相似性度量方法,当类别数多,但每个类别的样本数量少的情况下可用于类别的识别.分类等.传统的用于区分的分类方法是需要确切的知道每个样本属于哪个类,需要针对每个样本有确切的标签.而且相对来说标签的数量是不会太多的.当类别数量过多,每个类别的样本数量又相对较少的情况下,这些方法就不那么适用了.其实也很好理解,对于整个数据集来说,我们的数据量是有的,但是对于每个类别来说,可以只有几个样本,那么用分类算法去做的话,由于每个类别的样本太少,我们根本训练不出什么好的结果,…

最近在多个关键词(小数据集,无监督半监督,图像分割,SOTA模型)的范畴内,都看到了这样的一个概念,孪生网络,所以今天有空大概翻看了一下相关的经典论文和博文,之后做了一个简单的案例来强化理解.如果需要交流的话欢迎联系我,WX:cyx645016617 所以这个孪生网络入门,我想着分成上下两篇,上篇也就是这一篇讲解模型理论.基础知识和孪生网络独特的损失函数:下篇讲解一下如何用代码来复线一个简单的孪生网络. 1 名字的由来 孪生网络的别名就会死Siamese Net,而Siam是古代泰国的称呼,所以…

提起siamese network一般都会引用这两篇文章: <Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification>和< Hamming Distance Metric Learning>. 本文主要通过论文<Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verif…

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人…

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x…

转自: 作者:fighting41love 链接:https://www.jianshu.com/p/92d7f6eaacf5 1.名字的由来 Siamese和Chinese有点像.Siam是古时候泰国的称呼,中文译作暹罗.Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人.Siamese在英语中是“孪生”.“连体”的意思,这是为什么呢? 十九世纪泰国出生了一对连体婴儿,当时的医学技术无法使两人分离出来,于是两人顽强地生活了一生,1829年被英国商人发现,进入马戏团,在全世界各地表演,1839年他们访问…