系统描述了自监督学习的来源与发展（偏向于对比学习在CV的应用），比如SimCLR, MoCo，BYOL, SimSiam等

siamfc目标追踪算法训练模型，网络为alexnet，训练轮数为49轮。Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking ECCV2016

提出一种适用于图像块匹配的的图像描述子（名字起的很好听，convolutional descriptor，卷积描述子）。图匹配是很多计算机视觉应用领域非常基础的问题。从最近深度学习在目标检测和分类任务取得的成功受到了启发。开发了一个模型，将原始的输入图像块映射成一个低为的特征矢量，那么两个低维特征越小，图像块就越相似，（large otherwise）。作为一个距离测度，作者选用了L2范数，也就是们说的欧拉距离，这个距离测度很快并广泛用于评价大多数hand-craftedd

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import keras from keras.layers import Input,Dense,Conv2D from keras.layers import MaxPooling2D,Flatten,Convolution2D from keras.models import Model import os import numpy as np from PIL import Image from keras.optimizers import SGD from scipy import misc root_path = os.getcwd()

针对全卷积孪生(SiamFC)网络算法在相似目标共存和目标外观发生显著变化时跟踪失败的问题,提出一种基于注意力机制的在线自适应孪生网络跟踪算法(AAM-Siam)来增强网络模型的判别能力,实现在线学习目标外观变化并抑制背景。首先,分别在模板分支和搜索分支中加入前一帧跟踪所得到的结果,弥补网络在应对目标外观变化的不足;然后通过在孪生网络中加入空间注意力模块和通道注意力模块实现不同帧之间的特征融合,从而在线学习目标形变并抑制背景,进一步提升模型的特征表达能力;最后,在OTB和VOT2016跟踪基准库上进行实验。实验结果表明,本文算法在OTB50数据集上的精确度和平均成功率比基础算法SiamFC分别高出了4.3个百分点和3.6个百分点。

主要介绍了keras的siamese(孪生网络)实现案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足，为了弥补以上传统算法，提出了一种基于孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network，Siamese CNN）的图像融合方法.首先，用孪生卷积神经网络生成一个权重图，该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后，用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合，并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后，和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明，该方法有较好的融合效果，具有一定的可实用性.

在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义：孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型；伪孪生网络：两个网络结构相同但不共享参数，或者两个网络结构不同，当两个句子结构上不同，或者来自不同的领域，或者时句子和图片之间的相似度计算时选择该模型；另外孪生网络的损失函数一般选择Contras

匹配问题是是很多计算机视觉应用问题的基础。我考虑到图像会发生大规模的形貌尺度等变化，所以直接训练了一个CNN模型进行参数拟合。特别的，我研究了很多的神经网络框架，主要探索了那些网络结构更胜任图像匹配问题。同时，我也进行了大量的数据测试，结果证明，采用孪生网络进行图像匹配具有非常大的优势。 图1.缩略图。我的目标在于学习一个通用的相似性测度函数，并应用于图像匹配中。为了编码这样一个函数，我大量探索了卷积神经网络结构。为了研究不同网络结构的速度与时间的考量，我研究了当下最普遍的双通道卷积网络、孪生卷积网络、伪孪生网络。图2.我研究的三

实现了孪生神经网络（Siamese network），该网络常常用于检测输入进来的两张图片的相似性。该仓库所使用的主干特征提取网络（backbone）为VGG16。 scipy==1.4.1 numpy==1.18.4 matplotlib==3.2.1 opencv_python==4.2.0.34 tensorflow_gpu==2.2.0 tqdm==4.46.1 Pillow==8.2.0 h5py==2.10.0