# 孪生网络及其在Python中的实现
## 什么是孪生网络？
孪生网络（Siamese Network）是一种特殊的神经网络架构，主要用于比较两个输入之间的相似性。它由两个或多个相同的子网络组成，这些子网络共享相同的权重并同时处理输入数据。这种结构通常用于图像识别、签名验证、文本相似性等任务。
孪生网络的核心思想是通过学习一个函数来判断两个输入之间的相似性。网络输出的值可以用来计算这两个输
名字叫孪生神经网络，但是实际上只有一个网络训练孪生网络的方法(两个)方法一：每次取两个样本，比较他们的相似度训练这个大的神经网络需要一个大型数据集，每一类要有标注正负样本的设置，同一类放两张图片，标签为1(相似度满分)；不同类抽取两张图片，标签为0神经网络的搭建图片经过卷积后展开为长向量这边h1和h2是同一个神经网络得到的结果，相减后求绝对值得到Z，再进全连接层到1个输出，最后sigmoid函数激
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2023-09-19 10:52:18
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DaSiamRPN论文笔记提出问题解决方法1.增加正负样本对2.干扰感知模块3.局部到全局搜索策略主要贡献 提出问题孪生网络是具有缺点的：大部分孪生网络只能区分前景和非语义背景，语义背景一直被认为是很大的干扰，尤其是当背景杂乱时跟踪性能无法保证。大多数孪生追踪器不能更新模型，虽然他们的简单性和固定模式的性质提升了跟踪速度，但是在跟踪场景下目标发生剧烈的外观变化时，孪生网络失去了在线更新模型的能力
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2023-10-16 22:27:18
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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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文章目录人脸识别的限制孪生网络架构三胞损失（Triplet Loss）二元分类 人脸识别的限制人脸识别的主要限制来源于数据集，对于我们想要用人脸识别管理的团队or公司，其中每个人的图像数据都非常有限，达不到我们训练深度网络动辄上千上万的要求。另外，如果训练一个对应团队内所有成员的多元分类器，当团队新增成员的时候训练工作就要推倒重来，非常地消耗算力。这种样本非常有限，乃至于只有一个样本的学习任务，
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2023-09-19 06:08:11
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大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。在过去我们一直使用人工在系统中进行产品的标记，这样的确可以解决问题但是却耗费了很多人力的成本。如果能够创建一种机器学习为基础的通用的方式，在语义上自动的关联产品，并深入了解现有的目录内容，就可以将产品推荐、搜
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2024-04-27 19:26:16
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摘要大多数性能优越的视觉目标跟踪器很难有实时速度。在这篇文章中，我们提出了孪生候选区域生成网络（Siamese region proposal network），简称Siamese-RPN，它能够利用大尺度的图像对离线端到端训练。具体来讲，这个结构包含用于特征提取的孪生子网络（Siamese subnetwork）和候选区域生成网络（region proposal subnetwork），其中候选
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2024-05-03 19:11:22
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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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论文笔记整理：吴杨，浙江大学计算机学院，知识图谱、NLP方向。动机 谷歌的 BERT 预训练模型，已经能够在两个句子的语义相似度匹配等需要输入一对句子的任务上取得了非常好的效果，但是，假如说现在有N个句子，需要为每个句子找出与其最相似的另一个句子，显然使用BERT需要O(N*N)的时间，这是非常耗时的操作。因此有必要通过生成每个句子的Embeddin
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2024-05-21 21:07:47
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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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我的孪生网络代码来源于孪生网络博主，这里的源代码使用的vgg16作为特征提取网络，我的主要工作是将vgg16替换为resnet网络。1.建立resnet网络import torch.nn as nn
import torch
# from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
from torchsummary impor
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2023-08-08 15:18:11
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每日英文You can nearly always enjoy something if you make up your mind firmly that you will.只要你下定决心做某件事，总能从中找到乐趣。Recommender：王萌作者：StayGold论文题目：Exploring Simple Siamese Representation Learning来自：
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2023-12-19 22:16:58
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论文1.SiamFC. 2. SiamRPN. 3.SiamRPN++. 4.DaSiamRPN.SiamFC网络结构所谓孪生结构，即为成对的结构，具体来说就是该结构有两个输入，一个是作为基准的模板，另一个则是要选择的候选样本。而在单目标跟踪任务中，作为基准的模板则是我们要跟踪的对象，通常选取的是视频序列第一帧中的目标对象，而候选样本则是之后每一帧中的图像搜索区域（search image），而孪
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2024-04-24 13:43:45
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摘要基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关。然而，与最先进的算法相比， 孪生网络的算法仍然有一个精度差距，他们不能利用来自深层网络的特征，如resnet-50或更深层。在这篇文章中， 我们证明了核心原因是缺乏严格的平移不变性。通过全面的理论分析和实验验证，我们突破了这一限制，通过一 个简单而有效的空间感知采样策略，成功地训练了一个具有显著性能提升的基于Resnet
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2024-08-19 16:31:35
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Siamese 意为 暹罗猫 孪生 双子也恰好描述了这个网络的结构1孪生 是指这个网络结构中的Network_1和Network_2 这两个网络的结构一般是相同的，并且参数是共享的 即参数是一致的。还有一种网络叫伪孪生网络 直观理解就是左右两边的网络结构是不同的。2在图中的网络中 左右两个网络的作用是用于提取输入图片的特征。特征提取器比如在人脸领域，输入两个人的人脸图片信息，两
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2023-10-21 09:28:33
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图像分类(Image Classification)是使用计算机视觉和机器学习算法从图像中抽取意义的任务。这个操作可以为一张图像分配一个标签，或者也可以解释图像的内容并且返回一个人类可读的句子。图像分类是一个非常大的研究领域，随着深度学习的普及，它还在继续发展。目前此任务较为基础的模型主要为ResNet和DenseNet，《SFFAI69—图像分类专题》讲者杨传广设计了一个全新的图像分类
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2023-12-04 14:40:30
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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。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 Ne
参考文章【模型解读】siamese network和triplet network原理与应用“Triplet network”三元组网络阅读笔记强化学习（一）模型基础强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)强化学习（Reinforcement Learning）入门 深度学习基础（十一）其他网络类型孪生网络 Siamese NetworkTriplet Network强化学习马尔科夫决策过程 Ma
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2023-12-16 20:55:11
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Siamese Network 原文：《Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification》1、四个问题要解决什么问题？
用于解决类别很多（或者说不确定），然而训练样本的类别数较少的分类任务（比如人脸识别、人脸认证）通常的分类任务中，类别数目固定，且每类下的样本数也较多（比如
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2023-11-28 08:56:39
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本文最初发表在 Medium 博客，经原作者 Marco Cerliani 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。本文介绍了在模型中插入 Transformer 的不同方法。人们对自然语言处理的不断研究催生了各种预训练模型的发展。在各种任务(如文本分类、无监督的主题建模和问题解答等)的最新结果方面，通常都有越来越多的改进，这是一个典型的现象。最大的发现之一是在神经网络架构中采用了注意力机制(atte
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2023-12-18 22:13:07
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