siamese

【论文阅读】Learning to Rank Proposals for Siamese Visual Tracking

LearningtoRankProposalsforSiameseVisualTracking：2021TIP引入Therearetwomainchallengesforvisualtracking：首先，待跟踪目标具有类不可知性和任意性，关于目标的先验信息很少。其次，仅仅向跟踪器提供一个初始图像，tracker需要适应目标的外观变化和处理外部干扰，如遮挡。上述挑战可以部分地通过鉴别discrim
c1assy·2023-03-30 03:44

11句对匹配实战-(1)Siamese

用的是kaggle上的比赛“QuoraQuestionParis:Canyouidentifyquestionpairsthathavethesameintent?”评估指数：logloss测试集：大小：40.4万属性：6列，分别是id,qid1,question1,question2,is_duplicate测试集：大小：235万属性：3列，分别是test_id,qeustion1,questi
弟弟们的哥哥·2023-03-16 18:01

《SARAS-Net: Scale and Relation Aware Siamese Network for Change Detection》论文分享

Overview一般融合后提取和提取后融合方法仅以相同的比例逐层计算特征的注意力。将产生许多对小变化区域的预测失误和对大的无关变化的错误警报，作者提出了两种关键方法缓解上述尺度问题：计算增强特征的注意力不仅在图像对的减法（差分图）之前，而且在图像对的减法之后从深层特征中逐层计算关注度，不仅在相同的尺度上，而且在交叉尺度上，以很好地检测变化区域，即使大小不同。进而提出了三个模块：关系感知（relat
怀铭·2023-02-24 07:12

Siamese Network简单复现

SiameseNetwork论文地址最近在看NLP相关的孪生模型，看到这篇最原始的论文，突然想用pytorch实现一下，那就像下面这样吧！模型：importtorchimporttorch.nnasnnclassSIAMESE(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.batch_size=6self.seq_len=8se
翻滚牛犊·2023-02-07 08:43

论文阅读笔记--Siamese RPN++

链接基于correlation操作计算相似度的神经网络，会带来两个隐藏的约束：1.该神经网络需要满足严格的平移等价性(和平移不变性不同)。即：目标在检测帧中移动时，跟踪的响应位置也会相应地进行等量移动。2.该神经网络需要具备对称性。即：将模板图像和检测图像互换，计算出的两者之间的相似度应该是不变的。因为相似度计算本身就是一个对称操作。当对SiamRPN的结构进行加深时，往往会遇到以下两个问题：1.
差不太多先生·2023-02-05 16:15

one-shot learning、Siamese网络、Triplet loss、面部验证和二分类

目录1.one-shotlearning(一次学习)one-shotlearning就是对某一类别只提供一个或者少量的训练样本。而很小的训练集不足以训练一个稳健的神经网络。为了解决这个问题，需要首先训练一个similarityfunction：d(img1,img2)，用于表示两张图片的差异程度。当d(img1,img2)0(为了防止所有图像的f都是0向量)。定义cost函数：，使用该成本函数进行
劳埃德·福杰·2023-02-05 15:44

目标检测框架在目标跟踪中的应用

不过Siamese系列一个很大的问题在于其本质仍然是一个模板匹配问题，网络关注的是寻找与target相似的东西，而忽视了区分target和distractor的判别能力，这正是目标检测任务所擅长的。
AiCharm·2023-02-04 09:07

RGB-T追踪——【Siamese】SiamCDA: Complementarity- and Distractor-Aware RGB-T Tracking

目录文章侧重点网络结构训练策略论文LSS数据集文章侧重点将单目标追踪中效果好的SiamRPN++作为基础，然后将其拓展到RGB-T追踪中。针对双模态中的模态融合问题，SiamCDA分别设计了CA-MF模块融合RGB-TIR的模态特征；针对融合RPN网络生成的K个anchor及其预测位置和置信分数，提出DAS模块挑选出最合适的那个anchor作为预测结果。网络结构如图所示，SiamCDA的网络结构主
zz的大穗禾·2023-02-02 11:37

【pytorch】孪生网络Siamese network入门教程

论文原文：《LearningaSimilarityMetricDiscriminatively,withApplicationtoFaceVerification》http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/chopra-05.pdf1.数据集数据采用的是AT&T人脸数据。共40个人，每个人有10张脸。数据集下载：AT&T2.ImportsAlltheimports
机器不学习我学习·2023-02-01 14:33

pytorch搭建孪生网络比较人脸相似性

神经网络学习小记录52——Pytorch搭建孪生神经网络（Siamesenetwork）比较图片相似性_Bubbliiiing的博客-CSDN博客_神经网络图片相似性Python-深度学习系列2-人脸比对Siamese_yukai08008
xukobe97·2023-02-01 14:03

contrastive loss function (papers)

withApplicationtoFaceVerification2,DimensionalityReductionbyLearninganInvariantMapping3.SignatureVerificationusinga“Siamese
CH-Yuan·2023-02-01 03:57

【论文速递】CVPR2022 : 用于对象跟踪的统一transformer跟踪器

UnifiedTransformerTrackerforObjectTracking论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.15175v1.pdf博主关键词：多目标跟踪，transformer，correlation，Siamese
N0thing2say·2023-01-30 08:53

语义相似度、句向量生成超强模型之SBERT《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》

1前言随着2018年底Bert的面世，NLP进入了预训练模型的时代。各大预训练模型如GPT-2，Robert，XLNet，Transformer-XL，Albert，T5等等层数不穷。但是几乎大部分的这些模型均不适合语义相似度搜索，也不适合非监督任务，比如聚类。而解决聚类和语义搜索的一种常见方法是将每个句子映射到一个向量空间，使得语义相似的句子很接近。说到这，可能有的人会尝试将整个句子输入预训练模
*Lisen·2023-01-29 14:24

文献记录 - Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

文献地址：https://arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf主要内容：该论文主要是通过Siamese模型通过两个bert输出句子对的相似度，和bert原生的句子对匹配task来说，
wenqiang su·2023-01-29 14:54

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks解读

摘要使用bert和roberta来计算句子相似度太耗时，本文作者提出sentence-bert，使用孪生或三生网络对bertpretrain进行修整，在sentenceembeddingsmethods上取得sota。介绍1.bert计算句子相似度a.监督方法做法：合理使用bert结构，将上句和下句放入bert结构中，进行finetune。BERTusesacross-encoder:Twosen
qq_33221657·2023-01-29 14:47

【文献翻译】Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

Sentence-BERT：使用SiameseBERT网络的句子嵌入【摘要】虽然BERT和RoBERTa在语义文本相似性(STS)句对回归任务上取得了最新的性能，但是它需要将两个句子都输入网络，这会导致巨大的计算开销：在10,000句子的集合中找到最相似的对需要使用BERT进行大约5000万次推理计算（约65小时）。BERT的构造使其不适用于语义相似性搜索以及聚类等无监督任务。在该论文中，介绍了S
春日思绪·2023-01-29 14:13

《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》论文阅读

文章地址：https://arxiv.org/abs/1908.10084文章目录文章内容文章模型文章总结文章内容  BERT和RoBERTa在一些任务中已经取得了不错的结果，但是在处理句子对相关的任务时，它们要求将2个句子一起输入到网络当中训练，而这又会导致高昂的计算代价。因此这篇论文的作者提出了Sentence-BERT(SBERT)，其使孪生或三生网络架构（siameseandtriplet
jst100·2023-01-29 14:13

文献阅读：Sentence-BERT：Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

文献阅读：Sentence-BERT：SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks1.文章简介2.主要方法介绍3.主要实验内容1.UnsupervisedSTS2.SupervisedSTS3.DownsteamSentEvalEvaluation4.AblationStudy4.结论&思考文献链接：https://arxiv.org/pdf/1908.1
Espresso Macchiato·2023-01-29 14:12

Raki的读paper小记：Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务sentenceembedding已有方法和相关工作InferSentUniversalSentenceEncoderSkip-Thought面临挑战BERT在文本语义相似度上达到了sota，然而，它需要将两个句子都送入网络，这导致了大量的计算开销。在10,000个句子的集合中找到最相似的一对，需要用BERT进行大约5千万次
爱睡觉的Raki·2023-01-29 14:10

相似度_基于Bert_2019：Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks论文核心对预训练的BERT网络进行修改，使用连体和三连体网络结构，得出有语义的句子嵌入，可以使用余弦相似度进行比较。amodificationofthepretrainedBERTnetworkthatusesiameseandtripletnetworkstructurestoder
QianTu&·2023-01-29 14:39

文献阅读笔记 # Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

《Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks》用于快速搭建NLP任务的demo的开源项目sbert的原始论文，star数很多，EMNLP2019(CCF-B)。资源:pdf|code|doc本文文献完成于2019年，因此仅代表当时的数据。相关工作：bert-as-a-service|InferSent|universal-se
真·skysys·2023-01-29 14:07

SiamDW阅读笔记：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

context=cs跟踪部分的代码也放出来了：https://gitlab.com/MSRA_NLPR/deeper_wider_siamese_trackers/tree/master/提出问题：基于孪生网络的跟踪大部分的主干网络都是
Fan72·2023-01-27 10:20

SiamBAN

如图2所示，SiamBAN由一个Siamese网络主干网和多个box自适应磁头组成。Siamese网络主干负责计算模板块和搜索块的卷积特征映射，它使用了现成的卷积网络。
小左先生·2023-01-25 12:42

CVPR-2020-SiamBAN:Siamese Box Adaptive Network for Visual Tracking阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.06761.pdf论文代码：https://github.com/hqucv/siamban一、动机：现有的追踪器大多依赖于多尺度测试和预定义的锚框来对目标进行精确地位，但这样就需要先验知识和一系列设计候选盒子的超参数，所以为了解决这个问题设计了更加灵活通用的SiamBAN。该算法将视觉跟踪问题视为一个并行分类和回归问题，直接对目标进
菜菜子hoho·2023-01-25 12:42

SiamBAN详细分析，一看就懂！

“孪生”，说明该跟踪使用了Siamese网络架构；而“自适应框”，则是该跟踪器采用了anchor-free的策略，不预先设定anchor框的尺寸，使得框拥有更大强大
为了写博客，要取一个好的名字·2023-01-25 12:11

Few-Shot Object Detection with Fully Cross-Transformer论文精读

利用基于双分支的siamese网络，基于元学
樱花的浪漫·2023-01-25 07:46

文本匹配利器：从孪生网络到Sentence-BERT综述

1、Siamese孪生网络在正式介绍之前，我
_Giant·2023-01-16 08:52

pysot 测试问题

AssertionError:D:\siamese\pysot\tools\..
小圆脸kk·2023-01-14 04:45

【学习】Reptile、梯度下降的LSTM、Siamese Network、原型网络、匹配网络、关系网络

文章目录ReptileRNNLSTM梯度下降的LSTM基于度量的方法SiameseNetworkN-wayFew/One-shotLearning原型网络匹配网络关系网络虚拟数据的少量学习Train+TestasRNNReptileRNNLSTMRNN的变形加入门梯度下降的LSTMGD看似像简化的LSTM可以让机器自动学习这些zf和zi典型的LSTM的c和x是没有关系的，但是GD的LSTM的θ和输
Raphael9900·2023-01-12 06:06

CVPR-2018-SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 阅读笔记

论文和代码地址：SiamRPN++:EvolutionofSiameseVisualTrackingwithVeryDeepNetworks(bo-li.info)一、动机孪生网络跟踪器与最先进的算法相比仍然有精度差距，由于缺乏严重的空间不变性，它们不能利用ResNet-50或更深的深度网络的功能。作者通过简单而有效的空间感知采样策略打破了这一限制，并成功地训练了一个ResNet驱动的孪生网络跟踪
菜菜子hoho·2023-01-11 15:25

CVPR-2018-SiamRPN：High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network阅读笔记

2Fcontent_cvpr_2018%2Fpapers%2FLi_High_Performance_Visual_CVPR_2018_paper.pdf论文代码：https://github.com/makalo/Siamese-RPN-tensorflow
菜菜子hoho·2023-01-11 15:55

SiamRPN++论文笔记

SiamRPN++论文笔记传统的基于Siamese网络的跟踪方法不能利用深度卷积网络提取的特征，像resnet-50或更深的网络，作者认为核心的原因在于用很深的网络提取特征会导致缺乏严格的平移不变性。
echo_hao·2023-01-11 15:24

论文阅读笔记SiamRPN：High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network

SiamRPN是2018CVPR上的一篇文章，通过孪生网络+RPN的方式实现高速、精准的目标跟踪。摘要主要讲述目前大部分深度学习算法无法达到高速和准确同时兼顾，本文的SiamRPN利用大量训练图片实现端对端的离线训练，通过孪生网络进行特征提取，RPN网络进行分类和回归操作。在实际跟踪阶段，可以视为单样本目标检测过程（one-shotdetection），VOT2015,VOT2016,VOT201
dengsutao1996·2023-01-11 15:54

学习笔记18--SiamRPN

论文HighPerformanceVisualTrackingwithSiameseRegionProposalNetwork本文主要提出SiameseregionProposalNetwork（Siamese-RPN
Shl_1024·2023-01-11 15:51

SiameseFC超详解

（Siamese要做什么）SiameseFC要解决什么问题？SiameseFC用了什么方法解决？SiameseFC网络效果如何？
瞳瞳瞳呀·2023-01-06 17:58

FANTrack代码阅读笔记

1.FANTrack系统结构图用于相似性学习的Siamese网络：boundingbox分支：appear分支关联网络相似图的计算（用于得到最后的追踪结果，训练过程种不需要这一步）2.FANTrack我理解的框架图与
xyq1212·2023-01-04 20:34

Intra-Instance VICReg: Bag of Self-Supervised Image Patch Embedding

这项工作表明，siamese-network-basedSSL取得SOTA的成功主要基于学习图像patches的表征。
Tsukinousag1·2022-12-30 07:44

论文笔记（二） fully-convolutional siamese networks for object tracking

基于多尺度全卷积孪生网络的目标跟踪算法一.背景技术介绍传统的跟踪算法大多从物体的外观出发，只能在线学习，从当前的视频中在线抓取数据进行学习跟踪的算法，如：TLD、Struck、KCF，这类算法必须足够简单才行，否则耗时严重。当然现在也有人使用卷积网络进行离线训练，在线跟踪，但是当跟踪目标未知时，需要利用随机梯度下降法(SGD)在线微调网络权重，从而使得速度下降，做不到实时跟踪。综上，浅层学习方式，
nightmare_dimple·2022-12-27 02:58

(一)Siamese目标跟踪——SiamFC训练和跟踪过程：从论文细节角度出发

SiamFC简单介绍SiamFC基于深度学习的方法在速度上已经超过传统的相关滤波算法，实时性极强。SiamFC基于孪生网络，该网络有两个输入，一个是模板样本Z，另一个搜索样本X。而在单目标跟踪任务中，模板样本通常选取的是视频序列第一帧中的目标，而候选样本则是之后每一帧中的图像搜索区域（searchimage）。孪生网络的目的是在后续帧中找到与模板帧Z最相似的候选区域，该区域即为这一帧中的目标。Si
fling_forever·2022-12-27 02:26

单目标追踪——【Transformer】MixFormer: End-to-End Tracking with Iterative Mixed Attention

目录文章侧重点网络结构MAM——MixedAttentionModuleMixFormer论文代码文章侧重点本文的出发点是认为现有的多阶段Siamese追踪框架【特征提取-特征融合-边界框预测】的前两步
zz的大穗禾·2022-12-24 23:40

SPCL：Siamese Prototypical Contrastive Learning

论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.08819BMVC2021abstractCSL(ContrastiveSelf-supervisedLearning)的一个缺点是，对比损失函数需要大量的负样本，以提供更好的理想互信息边界。通过变大batchsize来增加负样本数理，同时也会增强假负例的影响(某张同类图被错误认为原图的负例)，即语义相似的样本(其他同类图片)被远离了
星空的眼眸·2022-12-23 14:19

文章阅读 - Learned Multi-Patch Similarity (ICCV 2017)

benchmark：[3]、[4]多目中深度图计算方法可分为两类：plane-sweeping随机采样和扩散（如PatchMatch）学习Patch的相似性学习patch描述子：LIFT[5-6]：基于Siamese
随便起个明吧·2022-12-20 16:19

ChangeFormer(A Transformer-based Siamese Network for Change Detection)

ChangeFormer论文地址：ATransformer-basedSiameseNetworkforChangeDetectionChangeFormer的三个主要模块：1.一个层次化的transformer编码器（用于提取双时相图片的粗细特征）2.四个特征差异模块（计算不同尺度下的特征差异性）3.一个轻量的MLP解码器（混合多层的特征差异以及预测Mask）HierarchicalTransf
小王今天没学习·2022-12-20 07:01

【ChangeFormer论文】A TRANSFORMER-BASED SIAMESE NETWORK FOR CHANGE DETECTION

论文地址：ChangeFormer代码地址：github目录1.摘要2.网络结构2.1transformer模块2.2下采样模块
zy_destiny·2022-12-20 07:28

Object Track（五）：经典论文SiamFC（2）方法论

先以我自己的语言整体描述下图中z是模板(即待跟踪的目标，输入的新图像)，x是当前帧的图像，φ是用于提取图像特征的卷积网络，因为作用于x(srch_img)的φ与作用于z(template,模板)的φ完全一样所以称为孪生网络(siamese
是魏小白吗·2022-12-18 01:07

孪生网络（Siamese Network/暹罗网络）大赏

孪生网络（SiameseNetwork）学习笔记Introduction用同一种特征提取网络提取不同样本特征，并判断其是否为同类的网络架构。LOSS函数Dw为两个样本经过同一特征提取网络后在同一特征空间下特征向量的度量距离，可以为欧氏距离、曼哈顿距离等。当输入为同类时，Y=0，此时更新网络参数使两个样本在同一特征空间下特征向量相近；当输入为异类时，Y=1，此时更新网络参数使两个样本在同一特征空间下
DogerLiKe·2022-12-18 00:03

论文笔记 | Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

作者：迪单位：燕山大学论文地址代码地址论文来源：EMNLP2019前言  虽然BERT和RoBERTa在诸如文本语义相似度等任务上达到了SOTA效果，但是它们还存在一些缺点：在这些任务中，它们需要将比较的两个句子都传入到模型中计算，计算开销过大。BERT模型在一个1W句子集合中，找出最相近的一个句子对，需要5千万次推断计算（约65小时）才能完成，所以BERT并不适合语义相似度搜索等任务。  在该论
期待成功·2022-12-16 07:24

第四门课：卷积神经网络（第四周）——特殊应用：人脸识别和神经风格转换

特殊应用：人脸识别和神经风格转换1.什么是人脸识别2.One-Shot学习3.Siamese网络4.Triplet损失5.人脸验证与二分类6.什么是神经风格迁移7.深度卷积网络在学什么8.Costfunction9
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:14

Ng深度学习课程-第四课第四周笔记摘要

人脸识别One-Shot学习Siamese网络Triplet损失人脸验证与二分类风格迁移的代价函数一维到三维推广
bebr·2022-12-15 14:18

经典的端到端的立体匹配网络：PSMNet（Pyramid Stereo Matching Network）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.08669代码地址：https://github.com/JiaRenChang/PSMNet摘要当前的体系结构依赖于基于patch的Siamese
pursue excellence AI·2022-12-11 08:53
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