siamese

caffe mnist训练

/examples/siamese/create_mnist_siamese.sh#将mnistdate转化为可用的lmdb格式的文件,并将新生成的2个文件mnist-train-lmdb和mnist-test-lmdb
_zidaoziyan·2020-08-17 11:59

Siamese RPN 训练网络结构解析

最近在做目标追踪领域相关论文阅读，以下是对论文的阅读与总结上图为SiameseRPN的训练框架：左边是用于提取特征的孪生网络；中间是区域推荐网络，包含分类分支和回归分支。这里采用成对的相关操作来得到最后的输出。关于输出的各个通道的细节在右边具体展示：在分类分支，输出的特征图包含2k个通道，分别表示k个锚点的前景背景的分数；在回归分支，输出的特征图包含4k个通道，分别表示k个锚点的坐标偏移的预测。图
MrYH23·2020-08-16 22:19

Siamese-RPN论文阅读

Siamese-RPN论文阅读前言论文摘要论文主要贡献创新点Tracking和One-shotdetection关于追踪原理关于元学习网络架构Siamese网络RPN网络ClassificationBranchRegressionBranch
fakecheck·2020-08-16 21:00

使用Siamese神经网络进行人脸识别

本文由「AI前线」原创，原文链接：使用Siamese神经网络进行人脸识别作者｜FirdaoussDoukkali译者｜孙浩编辑｜EmilyAI前线导读：”本文通过人脸识别的例子，介绍了一次性学习(One-shotlearning
weixin_34269583·2020-08-16 03:46

近几年目标跟踪论文简单分类综述

Siamese类SiamFC（ECCV2016）SiamRPN（CVPR2018Spotlight）：SiamFC+RPNDaSiamRPN（ECCV2018）SiamRPN++（CVPR2019）：ResNet
gagajian·2020-08-16 01:32

【SiamDW(CVPR2019)oral】论文阅读Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

DeeperandWiderSiameseNetworksforReal-TimeVisualTracking论文地址代码写在前面又是一篇关于SiamRPN的改进，加深了网络宽度与深度，优化特征提取过程，效果很好。Motivation深度的网络如ResNet在其他视觉任务上都有很好的表现，然而却不能移植到目标跟踪领域中；网络太深导致最后特征的感受野太大，更加关注语义信息而缺少定位能力；网络的pad
gagajian·2020-08-16 01:32

【DiMP】Learning Discriminative Model Prediction for Tracking论文阅读

LearningDiscriminativeModelPredictionforTracking论文地址写在前面又是MD大神的一个作品，发现MD大神也把Siamese的框架用起来了，而且一用就解决了Siamese
gagajian·2020-08-16 01:32

DaSiamRPN论文阅读笔记

Distractor-awareSiameseNetworksforVisualObjectTracking（ECCV2018）这篇文章是VOT2018的冠军文章目前的孪生网络已经被大量移植到目标跟踪领域中，但存在三个基本问题：1、在大部分的Siamese
gagajian·2020-08-16 01:31

GCT: Graph Convolutional Tracking

摘要传统的Siamese网络在不同的上下文语境下没有充分利用目标的时空信息，当目标发生形变或面对背景干扰等挑战时，跟踪器无法有效地识别目标和背景。
萤火虫啊飞呀飞·2020-08-16 01:42

UDT：Unsupervised Deep Tracking

基于【一个鲁棒的跟踪器应该通过前向传播能预测下一帧目标位置，同时从下一帧目标位置反向传播能准确回到目标初始位置】的理论，本文采用无监督学习来训练Siamese网络框架，通过多帧验证和一个损失敏感函数来改进训练过程
萤火虫啊飞呀飞·2020-08-16 01:42

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

摘要Siamese网络由于具有良好的准确性和速度而引起视觉跟踪领域的广泛关注，但其使用的网络相对比较浅，比如AlexNet，难以充分发挥深度神经网络的优势。
萤火虫啊飞呀飞·2020-08-16 01:42

SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks

摘要作者发现，目前基于Siamese系列算法大多使用类似AlexNet的浅层网络结果进行特征提取，而直接替换为类似ResNet-50等深层网络会导致跟踪性能下降，无法像目标识别等任务一样充分发挥深度网络的优势
萤火虫啊飞呀飞·2020-08-16 01:42

Siamese Network (应用篇1) ：孪生网络特征用于图像匹配 ICPR2016

参考论文：SiameseNetworkFeaturesforImageMatching会议水平：201623rdInternationalConferenceonPatternRecognition(ICPR)1.摘要和贡献在计算机视觉应用领域，如运动结构分析、多视图3D重建、图像检索和基于图像的地位，图像匹配都扮演了重要的角色。在这篇文章中，作者采用卷积神经网络表达相似图像对和不相似图像对的特征
沈子恒·2020-08-16 01:40

【目标跟踪】MemTrack：Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking

典型的模板匹配算法比如Siamese通常采用第一帧或者上一帧目标特征作为模板。采用第一帧为模板难以适应目标的形状变化，而直接用前一帧的目标特征作为模板又很容易因为累积性的误差导致跟踪漂移。
kobe_huai·2020-08-16 00:42

《Siamese RPN：High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network》论文笔记

参考代码：DaSiamRPN1.概述导读：这篇文章提出了一种端到端的离线训练网络Siameseregionproposalnetwork（Siamese-RPN），它使用大量的成对数据完成网络训练。
m_buddy·2020-08-15 23:15

【ATOM(CVPR2019 oral)】论文阅读笔记

AccurateTrackingbyOverlapMaximization论文地址代码地址写在前面这是MD大神19年新作，按照传统，还是有高深的数学推导和什么Gauss-Newton，总之是看不懂的东西，理论很强了，然后他们用的还是SIamese
gagajian·2020-08-15 21:45

Siamese Network (应用篇6) ：孪生网络用于图像块匹配 CVPR2017

参考论文：L2-Net:DeepLearningofDiscriminativePatchDescriptorinEuclideanSpace会议水平：CVPR2017供稿单位：中科院自动化所1.摘要及目的利用卷积神经网络在欧式空间下学习高效性能的描述子descriptor。作者的方法在四个方面与众不同，1.我们提出了一种渐进的抽样策略，使网络能够在几次的时间内访问数十亿的训练样本。2.从局部匹配
沈子恒·2020-08-15 21:13

Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance Online Visual Track笔记

简单的说本文就是：Siamese+CSR-DCF该文首先对SRDCF.CSR-DCF等使用了特征加权的非深度学习方法和SimaseFC等的深度学习方法进行了介绍，指出非深度学习方法都是基于手动特征，然后优化理论的传统方法
weixin_40610037·2020-08-15 16:41

caffe训练siamese网络（行人数据集）

参考博客：https://blog.csdn.net/gybheroin/article/details/54133556#commentsedit环境：windows10x64,caffe,cuda10.1，cudnn7.5数据集：行人数据集文件夹目录结构：----------------------------------数据准备--------------------------------
村民的菜篮子·2020-08-15 15:32

论文笔记High performance visual tracking with siamese region proposal network

论文笔记Highperformancevisualtrackingwithsiameseregionproposalnetwork1.标题及来源2.阅读目的3.领域4.拟解决的问题5.提出的方法5.1整体网络结构5.2把跟踪任务看做one-shotlearning5.3候选区域选择6.结果6.1VOT-2015实验结果6.2VOT-2016实验结果6.3VOT-2017实验结果6.4OTB-201
YSQ是我的·2020-08-15 12:43

SiamFC：用于目标跟踪的全卷积孪生网络 fully-convolutional siamese networks for object tracking

SiamFC网络图中z代表的是模板图像，算法中使用的是第一帧的groundtruth；x代表的是searchregion，代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域；ϕ代表的是一种特征映射操作，将原始图像映射到特定的特征空间，文中采用的是CNN中的卷积层和pooling层；6×6×128代表z经过ϕ后得到的特征，是一个128通道6×6大小feature，同理，22×22×128是x经过ϕ后的特征；后面
-流风回雪-·2020-08-14 00:50

Leaning the Model Update for Siamese Trackers 【论文笔记】

写前bb最近在一直纠结Siamrpn的复现，由于对RPN网络和目标框回归的过程不是很了解，希望这周能搞清楚并且复现出来吧。看到公众号有推送ICCV2019的论文集，瞅了眼发现这篇文章名字异常显眼，立马下下来看起来！搜了下网上好像已经有相关的阅读笔记（还是我看的晚一点），我也挤挤时间Markdown一下啦。Abstract目前，现有的更新模板策略一般是线性组合先前的几帧，这样会导致随着时间的推移，信
M-C100·2020-08-13 22:41

论文阅读笔记--SiamFC--Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

论文阅读笔记--SiamFC--Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTrackingPaper:http://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/pubs/bertinetto16fully.pdfCode-1:https://github.com/rafellerc/Pytorch-SiamFC(PyTorch
机器视觉-zjuer·2020-08-13 20:01

孪生网络入门Siamese Network

学习一个模型之前我们先了解一下该模型的作用，孪生网络解决的问题：对于两个图片或者其他数据源，进行changedetection、验证等。模型思路：每次需要输入两个样本作为一个样本对计算距离。将输入映射为一个特征向量，使用两个向量之间的“距离”（L2Norm）来表示输入之间的差异（图像语义上的差距）。孪生网络可以用以判断两个样本之间的相似度。孪生网络特点：一类包含两个或更多个相同子网络的神经网络架构
hr_net·2020-08-13 17:13

SiamFC:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

作者在本文中提出了一种新的基于全卷积Siamese网络的跟踪算法，并在ILSVRC15数据集上进行了端到端的训练，实时性非常好。全卷积Siamese神经网络结构如上图所示。
echo_hao·2020-08-13 17:01

siamese-fc pytorch代码运行配置

siamese-fcpytorch代码运行配置工程文件夹：Car1下面为1.代码下载地址：https://github.com/StrangerZhang/SiamFC-PyTorch2.下载模型2016
薄小盒子·2020-08-13 17:28

siamese-fc pytorch代码解读

siamese-fcpytorch代码解读demo_siamfc.py1.os.path.join(video_dir,“img/*.jpg”)连接两个或更多的路径名组件video_dir='..
薄小盒子·2020-08-13 17:57

关于pysot的一点小坑！

最近在看目标跟踪方面的论文，发现效果比较好的CNN也就是Siamese系列的算法了，可喜的就是商汤开源的pysot，里面实现了SiamRPN++和SiameseMask，可以训练和测试，还可以测benchmark
贾小树·2020-08-13 14:56

目标跟踪论文（一）：SiamFC孪生网络

Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking项目网页http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.htmltensorflow
Star·端木·2020-08-13 12:53

目标跟踪论文（二）：SiamRPN：High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network

推荐先看孪生网络用于目标跟踪的开山之作：SiamFC孪生网络简述：现有的跟踪器性能优越却难以有实时的速度，本文作者提出孪生候选区域生成网络（Siameseregionproposalnetwork），简称Siamese-RPN
Star·端木·2020-08-13 12:53

open-vot：PyTorch 实现 Siamese-FC

open-vot集成了KCF、SiamFC、GOTURN等8种跟踪算法，采用模块化设计，利于不同算法的比较及扩展。本文主要介绍其中的SiamFC实现。运行要求代码运行需安装以下依赖包：condainstallmatplotlibshapelycondainstall-cconda-forgetensorboardx对于Python3，直接安装urllib3：condainstallurllib3：
图波列夫·2020-08-13 10:26

【深度学习论文笔记】FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

传统的基于CNN的人脸识别方法为：利用CNN的siamese网络来提取人脸
RiweiChen·2020-08-12 11:58

Siamese CBOW: Optimizing Word Embeddings for Sentence Representations

引言SiameseCBOW，来自TomKenter等的于2016年发的论文：SiameseCBOW:OptimizingWordEmbeddingsforSentenceRepresentations作者提到，当前的很多句向量的表示方法都是简单的用词向量的加和平均，这种方法表现出一定的有效性，但是并没有针对特定任务的句向量进行优化的方法。因此本文提出一种训练句向量的方法，借鉴于CBOW模型，采用目
lpty·2020-08-10 10:30

吴恩达深度学习——人脸识别与神经风格转换

文章目录引言什么是人脸识别One-Shot学习Siamese网络Triplet损失面部验证与二分类什么是神经风格转换深度卷积网络在学习什么神经风格转换代价函数内容代价函数风格代价函数从一维到三维的推广参考引言本文是吴恩达深度学习第四课
愤怒的可乐·2020-08-10 05:25

用Siamese和Dual BERT来做多源文本分类

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：MarcoCerliani编译：ronghuaiyang正文共：2062字10图预计阅读时间：6分钟导读使用不同的方式来使用BERT模型。在NLP中不断的研究产生了各种各样的预训练模型。对于各种任务，例如文本分类、无监督主题建模和问题回答等，不断的在刷新业界最佳。其中，最伟大的发现之一是在神经网络结构中采用了注意力机制。这种技术是所有
ronghuaiyang·2020-08-06 13:52

吴恩达深度学习笔记(105)-人脸识别之面部验证与二分类

另一个训练神经网络的方法是选取一对神经网络，选取Siamese网络，使其同时计算这
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-04 06:32

4-4 面部验证与二分类

面部验证与二分类（Faceverificationandbinaryclassification）另一个训练神经网络的方法是选取一对神经网络，选取Siamese网络，使其同时计算这些嵌入，比如说128维的嵌入
diyudong4681·2020-08-03 16:41

神经网络学习小记录51——Keras 搭建孪生神经网络（Siamese network）比较图片相似性

神经网络学习小记录51——Keras搭建孪生神经网络（Siamesenetwork）比较图片相似性学习前言什么是孪生神经网络代码下载孪生神经网络的实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、比较网络二、训练部分1、数据集的格式2、Loss计算训练自己的孪生神经网络1、训练本文所使用的Omniglot例子2、训练自己相似性比较的模型学习前言最近学习了一下如何比较两张图片的相似性，用到了孪生神经网络，一起
Bubbliiiing·2020-08-03 08:52

目标跟踪之High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network论文阅读笔记

://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Li_High_Performance_Visual_CVPR_2018_paper.pdf出发点：Siamese
羊倌sage·2020-07-30 22:05

孪生神经网络(Siamese Network)详解

1.要解决什么问题？主要解决以下两类分类问题：第一类，分类数量较少，每一类的数据量较多，比如ImageNet、VOC等。这种分类问题可以使用神经网络或者SVM解决，只要事先知道了所有的类。第二类，分类数量较多（或者说无法确认具体数量），每一类的数据量较少，比如人脸识别、人脸验证任务。2.文章创新点解决以上两个问题，本文提出了以下解决方法：提出了一种思路：将输入映射为一个特征向量，使用两个向量之间的
程序员-图哥·2020-07-30 18:51

Siamese Network：孪生网络 简单理解

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。
朱小丰·2020-07-30 17:37

Siamese Network (应用篇2) ：孪生网络用于图像块匹配 CVPR2015

参考论文：ZagoruykoS,KomodakisN.Learningtocompareimagepatchesviaconvolutionalneuralnetworks[J].computervisionandpatternrecognition,2015:4353-4361.会议水平：CVPR20151.摘要及目的作者研究了如何从图像数据中直接学习到一个普适性的相似度函数用于图像匹配。匹配问
沈子恒·2020-07-30 16:45

编译caffe时遇到CXX/LD -o .build_release/examples/siamese/convert_mnist_siamese_data.bin .build_release/li

于是乎就遇到了问题：CXX/LD-o.build_release/examples/siamese/convert_mnist_siamese_data.bin.build_rele
落落雨·2020-07-30 06:44

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

关键字：object-tracking,Siamese-network,similiarity-learing,deep-learning1、简介传统方法在线学习目标
WorldHellooo·2020-07-28 14:44

FaceNet

传统的基于CNN的人脸识别方法为：1.利用CNN的siamese网络来提取人脸特征2.然后利用SVM等方法进行分类facnet亮点1.利用DNN直接学习到从原始图片到欧氏距离空间的映射，从而使得在欧式空间里的距离的度量直接关联着人脸相似度
diaoyan2763·2020-07-27 21:02

CVPR 2018 Siam-RPN:《High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network》论文笔记

理解出错之处望不吝指正。本文模型叫做Siam-RPN。本文将SiameseNetwork和RPN结合，提出了一种端到端的离线训练方法，并把tracking过程视为one-shotdetection（单项学习）。训练阶段的网络结构如下：tracking阶段的网络结构如下：tracking过程中，先使用第一帧在templatebranch中预测出weight，其他帧则经过detectionbranch
NeverMoreH·2020-07-16 03:05

pickle在新旧版本python中的问题

在运行github上deep-siamese-text-similarity的代码时,遇到args[0]from__newobj__argshasthewrongclass的错误,在一个issue里找到了解决方法
闲不下来的王小C·2020-07-14 14:38

[论文阅读笔记---Few Shot 1]Siamese Network

背景小样本问题:与大规模数据集下的分类问题考虑的角度不同，小样本学习考虑如何从少量的样本中学习，即当模型学习到一定类别的数据后，给定少量新类别的样本，模型也能较准确的识别出类型。one-shotlearning:数据集中每个类别仅仅有一个或几个样本。图1传统的分类问题图2小样本问题SiameseNetwork通常的分类问题(如ImageNet)，数据集庞大，每一种类别的样本数目多，此时构建一个合适
smilesooo·2020-07-13 13:01

计算两个句子（文档）的相似度

-吴俣的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/33952003/answer/135089460常用的几种方法：Siamese-CNNSiamese-LSTM(BiLSTM
Preke·2020-07-13 03:28

计算机视觉（computer vision，CV）

SemanticSegmentation）1.4图片转换1.5看图说话/看图问答1.6定位2改进的算法2.1R-CNN2.2FastR-CNN3人脸识别3.1人脸验证问题和一次学习（One-ShotLearning）3.1.1Siamese
李豪呀·2020-07-12 12:56
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