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，convolutionaldescriptor，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，（largeotherwise）。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-crafteddescriptors，例如SIFT。的方法输出了艺术级的基于L2的描述子，这个描述子可以直接取代SIFT。此外采用batchn

Siamese孪生网络-完整代码-基于Tensorflow实现，已跑通

主要介绍了使用keras实现孪生网络中的权值共享教程，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

数字孪生网络（DTN）白皮书 目录 1. 前言 ............................................................................................................... 5 2. 数字孪生网络驱动力分析 ...................................................................... 5 2.1. 数字孪生网络需求驱动 .......................................................................................................... 5 2.2. 数字孪生网络技术驱动 .......................................................................................................... 7 3. 数字孪生网络架构及关键技术 ............................................................. 9 3.1. 数字孪生网络（DTN）架构 ............................................................................................... 9 3.1.1. 物理网络层 .......................................................................................................................... 10 3.1.2. 孪生网络层 .......................................................................................................................... 10 3.1.3. 网络应用层 .......................................................................................................................... 13 3.2. 数字孪生网络关键技术 ........................................................................................................ 13 3.2.1. 全景数据服务技术 ............................................................................................................ 13 3.2.2. 全生命周期建模技术 ........................................................................................................ 15 3.2.3. 全域孪生体管理技术 ........................................................................................................ 18 3.2.4. 全维网络透视技术 ............................................................................................................ 19 3.2.5. 全向接口协议技术 ............................................................................................................ 20 4. 数字孪生网络分级体系 ......................................................................... 22 4.1. 分级维度方法论 ...............................................

2021年数字孪生网络（DTN）白皮书（高清正式版）

翻译的文章为应用于目标跟踪领域里的另一算法分支方向——孪生网络，希望大家多多交流、切磋！

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

DaSiamRPN训练好的模型，将此模型放到r './code'路径下。

目标跟踪系列汇报ppt，包含目标跟踪研究现状，孪生网络用于目标跟踪的发展史，各孪生网络的介绍，着重介绍SiamRPN++论文。

之前的课程作业，找了很多网上的案例，很杂，而且都是基于TF1.0开发，琢磨几天TF2.0写了一个，给大家参考。构建Siamese网络（孪生网络）输入为两个MNIST图片，以及两者是否为相同数字的标签(0为相同数字，1为不同数字)，输出为网络给出两者是否为同一数字的预测结果。