本书代码：https://github.com/sudharsan13296/Hands-On-Meta-Learning-With-Python 本书ISBN号：9787115539670第1章：元学习
第2章：基于度量的单样本学习算法——孪生网络2.1 什么是孪生网络单样本学习在每个类别中只学习一个训练实例。孪生网络主要用于各类别数据点较少的应用中，它可以从较少的数据点中学习。孪生网络大致上由
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2023-11-17 11:55:27
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简单来说，Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。 其中，network1 和network2 是两个共享权值的网络，实际上就是两个完全相同的网络。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 and Network2），这两个神经网络分别
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2023-06-21 15:52:03
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目前，互联网、大数据、人工智能等新技术越来越深度地进入到日常生活中。人们投入到社交网络、网络游戏、电子商务、数字办公的时间不断增多。个人也越来越多地以数字身份出现在社会生活中。可以想象，除去睡眠等无效时间，如果人类每天在数字世界活动的时间超过了有效时间的50%，那么人类的数字化身份，会比物理世界的身份更为真实有效。科幻片中的“数字孪生“，正快速地成为现实。企业领域的“数字孪生“，目前多指利用物联网
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2024-02-29 09:56:37
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本文是论文《Building Change Detection for Remote Sensing Images Using a Dual Task Constrained Deep Siamese Convolutional Network Model》的阅读笔记。文章解决的是建筑物变化检测问题。在该问题中，由于提取的特征不足够具有辨别性，因此导致识别出的区域不完整或者区域边界不规则。为了解决
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2023-11-20 07:41:45
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代码源自：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_siamese.py
该例子是在MNIST数据库上进行的
'''Trains a Siamese MLP on pairs of digits from the MNIST dataset.
It follows Hadsell-et-al.'06 [1] by
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2024-05-08 20:26:13
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目录1. 摘要2. 介绍3. 方法3. 用于图像验证的孪生网络4. 有趣的一点5. 其他6. 论文链接 1. 摘要机器学习应用中学习好的特征的计算开销是非常大的，而且在某些情况下（few-shot learning，可用数据很少）是非常困难的。一个典型的例子就是 one-shot learning，其中必须在只给出每个类的一个样本的情况下，对剩余样本做出正确的预测。本文学习一个孪生神经网络（Si
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2023-12-16 18:19:56
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每一个物理世界中的电网设备在虚拟世界中都有一个与之相对应的数字孪生电网设备。数字孪生电网设备的输入输出表现与物理世界中与之对应的电网设备相同。物理世界中的电网设备运行数据通过传感器采集后发送给虚拟世界中的数字孪生电网设备，用于数字孪生电网设备的模型校准。虚拟世界中的数字孪生电网设备模拟运行中产生的相关信息传回物理世界中的电网设备，操控电网设备以提高电网运行效率。 数字孪生是综合运
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2024-04-28 13:01:12
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# 孪生神经网络
孪生神经网络（Siamese Neural Network）是一种用于进行相似性比较的神经网络模型。它通过学习将输入数据映射到一个低维空间，然后通过计算输入数据在这个空间中的距离来判断它们的相似性。孪生神经网络通常用于人脸识别、签名验证、指纹识别等任务。
## 原理介绍
孪生神经网络由两个相同结构的子网络组成，每个子网络都有相同的权重。输入数据通过这两个子网络分别进行前向传
原创
2023-08-17 10:58:47
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Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。 该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；而原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧不相似。同样，该损失函数也可
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2023-09-12 09:37:04
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本文将用孪生神经网络模型，对手写数字集minist进行相似度比较，用的框架是keras。MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技术研究所发起整理，一共统计了来自250个不同的人手写数字图片，其中50%是高中生，50%来自人口普查局的工作人员。该数据集的收集目的是希望通过算法，实现对手写数字的识别。训练集一共包含了 60,000 张图像和标签，而测试集一共包含了 10,0
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2023-10-28 10:15:04
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一、简介
基于孪生网络的单目标追踪网络SiamFC是单目标追踪领域相当重要的一篇经典工作，本文将从网络结构，数据处理，损失函数，跟踪方法四个方面简单介绍SiamFC的具体内容。本文仅为个人的学习笔记，如有错误或者理解不到位的地方欢迎讨论。# 解压数据集和安装数据集的工具包
# 这里仅使用spilt01-03测试，list.txt文件是数据的索引，
# !mkdir work/data
# !mkd
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2023-08-10 15:37:06
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基于Siamese Network的单目标跟踪持续汇总(Visual Object Tracking)从SiamFC开始，涌现了一大批基于孪生神经网络(Siamese Network)的跟踪算法，其中包括多目标跟踪和单目标跟踪。本文将以SiamFC为开山之作，介绍后续的部分基于Siamese Network的单目标跟踪算法。开山之作SiamFC——Fully-Convolutional Siame
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2023-05-18 22:39:47
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本文是论文《DASNet: Dual attentive fully convolutional siamese networks for change detection in high-esolution satellite images》的阅读笔记。现有的模型只要关注两幅输入图像的不同信息，对于伪变化信息缺乏鲁棒性。为解决该问题，文章提出了基于双注意力全卷积孪生神经网络的变化检测模型DASN
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2024-02-19 11:20:30
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一、前言深度神经网络通常比较擅长从高维数据中学习，例如图像或者语言，但这是建立在它们有大量标记的样本来训练的情况下。然而，人类却拥有单样本学习的能力——如果你找一个从来没有见过小铲刀的人，给他一张小铲刀的图片，他应该就能很高效的将它从其他厨房用具里面鉴别出来。这是一种对人类来说很容易的任务，但是直到我们想写一个算法让它去做这件事……那就GG了 。很明显，机器学习系统很希望拥有这种快速从少量样本中去
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2023-12-21 16:33:43
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Fully- Convolutional Siamese Networks for Object Tracking用于目标追踪的全卷积孪生神经网络1. 概述问题是跟踪视频中任意对象的问题，其中对象仅通过第一帧中的矩形来识别。虽然计算机视觉中的其他问题已经越来越普遍的采用的从大型监督数据集训练的深度卷积网络，但是监督数据的稀缺和实时操作的限制阻止了深度学习在每个视频学习一个检测器的范例的完美应用。
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2023-09-04 18:29:22
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深度孪生自注意力网络:小样本条件下的多维时间序列分类引言1 相关基础1.1 孪生神经网络1.2 自注意力网络2 深度孪生自注意力网络2.1 动机2.2 实现2.3 验证3 结论4 参考 引言本文解读了一种新的小样本条件下的多维时间序列的不均衡多分类算法，即聚类降采样+深度孪生自注意力网络(重点解读)。从功能上讲，聚类降采样是面向数据不均衡的数据重采样方法，而深度孪生自注意力网络是一种面向小样本条
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2023-08-08 12:55:04
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Paper : Signature Verification using a “Siamese” Time Delay Neural Network Code :摘要LeCun在“Signature Verification using a “Siamese” Time Delay Neural Network” 一文中首次提出孪生神经网络的概念。对于孪生神经网络（非伪孪生神经网络），与其说它是一
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2024-04-09 21:47:15
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1. Why Siamese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simil
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2023-10-16 16:08:07
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孪生神经网络介绍及pytorch实现1.孪生神经网络2.孪生神经网络的损失函数2.1 Triplet Loss2.2 Contrastive Loss3.动手实现一个孪生网络3.1 网络结构3.2 损失函数3.3 数据3.4 训练结果4.SiameseNetWork的一些应用参考资料 1.孪生神经网络在深度学习领域，神经网络取得了成功。但普通的神经网络模型的训练需要大量的数据，对于一些数据有限的
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2023-10-13 07:20:59
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一、孪生神经网络（Siamese network） 1.1 网络介绍孪生神经网络简单的来说就是权重共享的网络，如下所示：孪生网络是一种模型，图中的Network可以是CNN，也可是ResNet 等等其他网络。Network1和Network2可以是同一种网络，这时候在实际操作中就相当于是一个网络，同时Network1和Network2也可以是不同的网络，也就是说Network1可以是CN
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2023-09-06 13:16:49
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