文章目录前言一、孪生网络（Siamese Network)的基本概念二、孪生网络（Siamese Network)的优点三、利用孪生网络进行故障诊断/分类的思路假如我有一堆数据，它可以是轴承故障数值数据，也可以是图像数据，我想进行二分类，我的将利用基于孪生的卷积神经网络来进行故障诊断，我的思路如下：总结 前言孪生网络的英文名字是 “Siamese Network”，其得名来源于 1980 年代的
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2024-08-23 20:09:45
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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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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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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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深度学习在开始之前我想说一句很重要的话：“知识的无限性和生命的有限性是一对无法调和的矛盾”。这篇博客记录了DL中很多有趣的点子，但记住挑你喜欢的阅读，不要陷入知识的“深渊”中。有时候“好学”也是一种鸦片。 ．siamese network（暹罗网络又称孪生网络）# 孪生神经网络的用途是什么？简单来说，衡量两个输入的相似程度。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将
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2024-03-12 22:09:19
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目录发现问题受到启发实现整体构想思路网络结构特征提取部分目标定位部分SiamMask-2B——SiamFC定位法SiamMask-3B——SiamRPN定位法Mask生成方法方法一方法二——refinement模块 论文链接：SiamMaskSiamFCSiamRPN发现问题1、追踪的预测目标位置定义不同精度也会不同。（用旋转矩形框描述目标位置比坐标轴对齐的矩形框更精确） 2、VOS算法的第一帧
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2023-10-20 10:58:44
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智慧物联网数字孪生有哪些优势？配电房工厂案例|广州华锐互动在大数据和信息化建设时代，企业管理者往往面临着数万层级的数据和信息，相互交织、相互联系，数据难以同源，导致信息呈现复杂，难以直观方便地发现规律。数字孪生系统融合AI、3D、VR和大数据等高新技术，构建三维自动化集中管控平台，运用可视化和数字化手段，提高管理效率和信息决策准确性。 数字孪生系统通过构建3D虚拟仿真场景，整合企业安全监控、
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2024-01-30 07:47:11
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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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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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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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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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案例一：园区综合治理孪生管理平台 整个园区的能耗情况、环保监测、照明情况、安防情况等，都可以通过BYTEV平台展示，实现园区运行安全“一屏通览”、园区综合治理“一网统管”。 采用数字化、虚拟仿真技术、数字孪生技术和人工智能等先进技术，通过数据感知采集、网络信息应用、集中汇总分析、应用决策服务等环节，集成园区“安环能”、经济运行、应急管理一体化联动平台，对园区安全风险、环境污染、能源消耗以及应急指挥
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2024-02-05 13:05:22
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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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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
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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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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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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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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