https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity#1-learned-perceptual-image-patch-similarity-lpips-metric

],[3,4]],dtype=torch.float32)##特征向量bb=torch.tensor([[5,6],[7,8]],dtype=torch.float32)print(F.cosine_similarity

更多、更及时内容欢迎留意微信公众号：小窗幽记机器学习概述根据官网文档的描述，其中dim表示沿着对应的维度计算余弦相似。那么怎么理解呢？首先，先介绍下所谓的dim:a=torch.tensor([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]],dtype=torch.float)print(a.shape)"""[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]"""假设有2个矩阵

最近在知乎上看到一篇文章，里面讲到在pytorch里自带有计算余弦相似度的函数F.cosine_similarity（或者torch.cosine_similarity函数）。

公式Similarity（A，B）=A⋅B∣∣A∣∣×∣∣B∣∣=∑i=1n(Ai×Bi)∑i=1nAi2×∑i=1nBi2Similarity（A，B）=\frac{A·B}{||A||\times|

余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。与欧几里德距离类似，基于余弦相似度的计算方法也是把用户的喜好作为n-维坐标系中的一个点，通过连接这个点与坐标系的原点构成一条直线（向量），两个用户之间的相似度值就是两条直线（向量）间夹角的余弦值。因为连接代表用户评分的点与原点的直线都会相交于原点，夹角越

torch.cosine_similarity可以对两个向量或者张量计算相似度结果：可能为负数，只能判断方向，相似度精度比较低。比如1和10000的相似度为1，1和-1的相似度为-1。

1.torch.cosine_similarity对应两个向量计算相似度a=torch.randn(100,128)b=torch.randn(100,128)torch.cosine_similarity

问题的引出关于pytorch中dim的描述个人总是弄的不是很清楚，好多地方存在着疑问，这次在实验过程中需要比较两个高维tensor的相似度，由于需要确定在哪一维进行比较，故去测试了pytorch中关于tensor维度的一些现象。dim关于dim许多博客都有比我更加专业的解释，dim具体的解释也不是本文的重点，这里盗用其他博客里的一张图，这张图也是我认为对dim比较好的直观的解释（原文链接），本文的

看名字就知道是算余弦相似度，但是有个烦人的参数dim，本文主要解决如下几个问题dim参数到底有什么作用？如何设置dim参数两个矩阵使用该函数算余弦相似度到底是按列向量来算还是按行向量来算？如果想要算矩阵中每个行向量两两之间的相似度，如何计算？1.dim的作用实验一：dim=0importtorch.nn.functionalasFimporttorchimportmatha=torch.tenso

学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS)也称为“感知损失”(perceptualloss)，用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR2018《TheUnreasonableEffectivenessofDeepFeaturesasaPerceptualMetric》，该度量标准学习生成图像到GroundTruth的反向映射强制

文章介绍：文章标题：CSI_GED:AnEfficientApproachforGraphEditSimilarityComputation文章来源：ICDE2016作者单位：单位：埃及-本哈大学计算机与信息学院作者：卡拉姆·古达(经常研究图相似度搜索)原文链接百度文库链接图1文章目录摘要第一节介绍第二节前言A.问题定义定义1：（子）图同构定义2：图形编辑距离定义3：(最大)公共子结构例1：B.G

Self-similarityGrouping:ASimpleUnsupervisedCrossDomainAdaptationApproachforPersonRe-identification论文笔记MotivationContributionsProblemDefinitionMethodbaselineUnsupervisedSelf-similarityGroupingClusterin

Python—计算余弦相似度公式余弦相似度+余弦距离=1sklearn计算代码如下：fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity,paired_distancesdefget_cosine_sk

图像拼接效果和时间都不错的一个开源程序更新于：2019年8月2日13:10:11算了兄弟们别看我的的博客了，也别下载我的库了。我建议直接去哪个GitHub上看他们的配置和使用教程。我见他们又更新了。而且效果相当可以。地址：https://github.com/nothinglo/NISwGSP这段时间在研究图像拼接，后来在知乎上找到了一篇文章，看它介绍的有个有代码的，于是就下载下来搞了一下。git

文章链接：MASNet代码链接：MSANet-code摘要小样本分割的目的是在只有少量密集标记样本的情况下分割看不见的类对象。原型学习，即从支持图像中提取的特征通过平均全局和局部对象信息生成单个或多个原型，已广泛应用于FSS。然而，仅利用原型向量可能不足以表示所有支持图像的特征。为了提取丰富的特征并进行更精确的预测，我们提出了一种多相似性和注意力网络（MSANet），包括两个新模块，一个多相似性模

文章目录一、结构相似性二、定义三、应用四、SSIM源码一、结构相似性SSIM是一种基于感知的模型，它将图像退化视为结构信息的感知变化，同时还结合了重要的感知现象，如亮度掩蔽和对比度掩蔽。与MSE或PSNR等其他技术的不同之处在于，这些方法估计绝对误差。结构信息是指像素具有很强的相互依赖性，尤其是当它们在空间上接近时。这些依赖项携带有关视觉场景中对象结构的重要信息。二、定义SSIM值是通过不同的图像

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similarity

在人脸识别中使用“similarity”function来处理人脸识别单一数据的问题。similarityfunction：d(img1,img2)=degreeofdifferen

一、余弦距离定义：similarity=cos⁡(θ)=A⋅B∥A∥∥B∥=∑i=1nAiBi∑i=1nAi2∑i=1nBi2,\text{similarity}=\cos(\theta)=\frac{

余弦相似度的计算公式如下：余弦相似度cosinesimilarity和余弦距离cosinedistance是相似度度量中常用的两个指标，我们可以用sklearn.metrics.pairwise下的cosine_similarity

直接写法importnumpyasnpdefbit_product_sum(x,y):returnsum([item[0]*item[1]foriteminzip(x,y)])defcosine_similarity

规模暴增计算加速1、numpy矩阵计算GPU加速——cupy2、pytorch框架cuda加速3、faiss的加速方法总结在做文本匹配、文本推荐的时候需要用到文本相似性的评估，一般都采用比较简单的cos_similarity

SimilarityReasoningandFiltrationforImage-TextMatching介绍方法特征提取图特征提取文本特征提取相似性表示学习SGR(相似图推理)SAF(相似注意过滤)损失函数实验结果发表时间：2021引用：Diao,Haiwen,etal.“Similarityreasoningandfiltrationforimage-textmatching.”arXivpr

其原理很简单，就是通过一些相似度准则来衡量两个图像块之间的相似度Similarity(S,T)。2.用途模板匹配方法常用于一些平面图像处理中，例如印刷中的数字、工业零器件等小尺寸目标图像识别分类。

这是NIPS2021的一篇论文，文章主要是探究了通过一个stichinglayer将两个已训练的不同初始化的相同结构的网络的某一层进行匹配的可能性。前言作者对“什么情况下两个表征是相似的？”提出了一个新的问题：“如果我们知道两个表征是相似的，那么他们以什么方式相似？”为此作者将相似分为了两个方面：“representationalsimilarity”和“functionalsimilarity”

余弦相似性（cosine）（1）使用sklearn中的向量相似性的计算包，代码如下：fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritys=cosine_similarity

相似度(similarity)类似于距离(distance)，但它不满足度量性质，两个相同的

SSIM是一种衡量两幅图片相似度的指标。出处来自于2004年的一篇TIP，标题为：ImageQualityAssessment:FromErrorVisibilitytoStructuralSimilarity地址为：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1284395理论详细推导见：https://blog.csdn.n

NLP常用损失函数代码实现  NLP常用的损失函数主要包括多类分类（SoftMax+CrossEntropy）、对比学习（ContrastiveLearning）、三元组损失（TripletLoss）和文本相似度（SentenceSimilarity）。其中分类和文本相似度是非常常用的两个损失函数，对比学习和三元组损失则是近两年比较新颖的自监督损失函数。  本文不是对损失函数的理论讲解，只是简单对

Part1:论文阅读论文链接：SimGNN:ANeuralNetworkApproachtoFastGraphSimilarityComputation1.摘要图相似性搜索是最重要的基于图的应用程序之一，例如查找与查询化合物最相似的化合物。图相似度/距离计算，例如图编辑距离（GED）和最大公共子图（MCS），是图相似度搜索和许多其他应用程序的核心操作，但在实践中计算成本很高。作者受最近神经网络方法

文章目录返回主目录文本表示（textrepresentation）文本表示方法（textrepresentationmethod）单词表示（wordrepresentation）:One-hotrepresentation句子表示（sentencerepresentation）:①Boolean-basedrepresentation②Count-basedrepresentation③Tf-id

TensorFlow-similarity学习笔记72021SC@SDUSC接下来学习笔记将学习介绍后5个最常见的CNN架构内容（按出版年份排序TensorFlow-similarity学习笔记7ResNet

下方↓公众号后台回复“SSG”，即可获得论文电子资源。SSG背景知识Personre-identification(re-ID)unsuperviseddomainadaptation(UDA)Problem#1Problem#2personre-IDproblemisactuallyan**opensetproblem**Problem#3内容概要本文工作实验效果相关工作数据集方法提要方法框架实

OBELISK方法通过可变形卷积实现深度学习，从而减少层数来解决3D多器官分割问题1Contrast-andmodality-invariantimagesimilarity模态独立邻域描述符（MIND）是一种多维局部图像描述符，可实现多模态配准。在配准单模态的扫描时，它还被证明可以提高准确性和鲁棒性。每个MIND描述符只计算在一个patch内的距离（一个扫描的局部邻域内）。MIND的比较是以采样

目录问题描述：老版本：在新版本有对应的新的API：API说明：structural_similarity,peak_signal_noise_ratio问题描述：AttributeError:module'skimage.measure'hasnoattribute'compare_ssim

目录1.简介2.算法2.1公式一2.2公式二2.3公式一的子项计算2.4常量3.复现代码3.1基于公式一的实现3.2基于公式二的实现（高斯滤波）3.3skimage的structural_similarity

祝我final考个好成绩…）目录：特征值，特征向量，相似(Eigenvalues,eigenvectors,similarity)酉相似&酉等价&正规矩阵(Unitarysimilarity&unitaryequivalence

相似性函数similarity

CrossPixelOptical-FlowSimilarityforSelf-SupervisedLearning（2018ACCV）AravindhMahendran,JamesThewlis,AndreaVedaldiNotesMotivationTheauthorsproposeanewself-supervisedalgorithmbyusingtheopticalflowthatcan

YOLO-Pose：使用OKSLoss增强YOLO多人姿态估计CVPRW2022论文链接代码链接摘要：本文引入了一种新的heatmap-free联合检测法：YOLO-Pose，基于YOLO目标检测框架进行2D多人姿态估计。现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，且训练依赖于一个surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标：对象关键点相似(OKS)。YOLO-P

ImprovingunsuperviseddefectsegmentationbyapplyingstructuralsimilaritytoautoencodersAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.Methodology3.1.AutoencodersforUnsupervisedDefectSegmentation3.1.1.l2l^2l2-Autoen

Accepted27December2021（Neurocomputing），发文高校为吉林大学。目录1.摘要2.思想3.创新与贡献4.问题的引出5.模型5.1基于相似性的域差异5.2基于相似性的自适应网络5.3优化相似度的自适应网络SBAN5.4总目标函数6.实验6.1ImageCLEF-DA（3个域）6.2Office-31（3个域共31个类）6.3Office-Home（4个域共65个类）6

ABSTRACT图相似度就是返回两个图的相似性得分，比如两个化学分子结构，相似程度怎么样？图相似度/距离计算，如图编辑距离（GED）和最大公共子图（MCS），是图相似度搜索和许多其他应用程序的核心操作，但在实际应用中计算成本非常高。为了在保持良好性能的同时减轻计算负担。作者提出了基于神经网络的SimGNN，它结合了两种策略。首先，我们设计了一个可学习的嵌入函数，它将每个图映射到一个嵌入向量中，得到

Abstract联邦学习（FL）最近由于其保护数据隐私的能力受到了广泛关注。然而，现有的FL范式对于一大类人类活动识别（HAR）应用产生了令人不满意的性能，因为它们忽略了不同用户数据之间的内在关系。我们提出了ClusterFL，这是一个相似性感知的联邦学习系统，可以为HAR应用提供高模型精度和低通信开销。ClusterFL采用了一种新的集群多任务联合学习框架，该框架最大限度地提高了多个学习模型的训

《Multi-SimilarityLosswithGeneralPairWeightingforDeepMetricLearning》原文Multi-SimilarityLosswithGeneralPairWeightingforDeepMetricLearningopenaccess.thecvf.comcodehttps://github.com/MalongTech/research-ms

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：KeshavG编译：ronghuaiyang导读这是对比损失函数的一种变体，不再是使用绝对距离，还要考虑batch中其他样本对的整体距离分布来对损失进行加权，大家可以试试。度量学习的目的是学习一个嵌入空间，在这个空间中，相似样本的嵌入向量被拉近，而不同样本的嵌入向量被推远。MultiSimilarityLoss提出了一种直观的更好的方

一.文献名字和作者LearningFine-grainedImageSimilaritywithDeepRanking，CVPR2014二.阅读时间2014年10月1日三.文献的贡献点文献提出了一种基于深度投票机制的图片细粒度相似性，以及一种在线训练算法。深度投票机制主要基于三个部分的模型的组合，其中一个是深度卷积神经网络，另外两个是将下采样，卷积层和maxpooling层组合起来的浅层结构。深度

Motivation度量学习的目的是学习一个嵌入空间，其中相似样本的嵌入向量被鼓励更接近，而不相似的向量则被相互推开。基于配对的度量学习往往会产生大量的配对样本，这些样本是高度冗余的，包括许多无信息的样本。随机抽样的训练可能会被这些冗余的样本所淹没，这大大降低了模型的能力。因此，抽样在基于配对的度量学习中起着关键作用。pair-based深度度量学习：损失函数可以用嵌入空间中成对的余弦相似度来表示

importtorch.nn.functionalasFF.cosin_similarity(a,b,dim=1)沿着dim维度对a,b两个tensor计算余弦相似度。