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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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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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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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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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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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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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址深度学习论文翻译解析（五）：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 下面开始：1，Siamese Network 名字的由来 （名字的由来参考博客：https://www.jianshu.com/p/92d7f6eaacf5） Siamese和Chinese有点像。Siam是古
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2023-10-13 00:28:27
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为什么使用Siamese网络首先，图片的匹配并不是一个多分类问题因为多分类的本质是softmax，也就是说，输入一张图片，会计算各个类别的possibility，然后根据maximum likelyhood输出可能性最大的那一类作为结果但这样并不符合我们图片匹配的逻辑，因为匹配不一定是这几类中的某一个，而是应该是与每张图片的距离，或者说相似度因此我们才使用Siamese孪生网络作为model什么是
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2023-11-03 20:11:18
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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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轨迹识别问题旨在验证传入的轨迹是否是由所要求的人员产生， 即给定一组单独的人员历史轨迹（例如行人，出租车司机）以及由特定人员生成的一组新轨迹，判定两组轨迹是否由同一个人员生成。这个问题在许多实际应用中都很重要，例如出租车驾驶人员身份认证、汽车保险公司风险分析以及危险驾驶识别等。轨迹识别的现有工作除了需要轨迹数据之外，还需要其他来源的数据，如传感器、摄像头等，但这些数据无法普遍获得且成本较高。此外，
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2024-04-27 10:45:11
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孪生网络检测人脸和签名相似度孪生网络介绍实验结果预览实现步骤==1. 加载数据====2. 定义网络结构==3. 损失函数4. 训练，保存和加载模型5. 测试 孪生网络介绍个人理解：孪生网络就是一次学习两张图片(两张图片是一类或者不是一类)，从中发现它们的相似或者不同，等网络学习完成之后，再给网络输入两张图片即可知道它们是否是一类。实验结果预览人脸图片： 人脸图片 随机选的人脸图片：手写签
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2023-12-05 13:08:07
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深度神经网络有一个大问题-他们一直渴望数据。 当数据太少时（无法到达算法可以接受的数量）深度神经网络很难推广。 这种现象突出了人类和机器认知之间的差距。 人们可以通过很少的训练示例来学习复杂的模式（尽管速度较慢）。需要像我们这样思考的机器自我监督学习的研究正在发展，以开发完全不需要标签的结构（在训练数据本身中巧妙地找到标签），但其用例却受到限制。半监督学习是另一个快速发展的领域，它利用通过无监督培
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2024-03-11 17:16:01
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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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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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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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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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