SiamFC-TensorFlow SiamFC跟踪器的TensorFlow实现 介绍 这是的的TensorFlow实现。 您可以在找到MatConvNet的原始版本。 该SiamFC作者也已经发布了跟踪装置（只使用预训练的模型）中的TensorFlow端口。 此TensorFlow实现旨在实现以下目标： 自成体系。 数据准备，模型训练，跟踪，可视化和记录功能合而为一。 正确性。 跟踪性能应类似于MatConvNet版本。 效率。 训练和推理程序应尽可能高效。 模块化。 整个系统应模块化，并易于通过新思路进行扩展。 可读性。 该代码应清晰一致。 主要结果 在配备GeForce G

Change Detection 一个用 PyTorch 编写的，专门针对变化检测 (Change Detection) 任务的模型框架。 结果可视化（部分） Siamese_unet_conc + Szada TODO 参考 写在前面 为什么写这个项目？ 变化检测（Change Detection，CD）任务与其他任务，如语义分割，目标检测等相比，有其特有的特性（坑），如数据集少（少到可怜那种，尤其是异源，我**），公开的模型也很少，输入常常是成对的（导致一些在 PyTorch 中常用的函数，如Random系列等需要做出一些改变），给初学者带来了很大的困扰（对，没错就是我），所以我将毕设期间写的一些代码，仿照 maskrcnn-benchmark 整理一下发布出来。 特性 边训练边测试（可选） 由于数据集数量较少，以及 CD 只是一个 “二分类” 问题，所以模型一般较为简单，因此边训练边

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。

CaptionNet: Automatic End-to-End Siamese Difference Captioning Model With Attention

Siamese-ResNet：基于暹罗网络实现环路闭合检测

释义张量流 Tensorflow（1.1.0）中实现了多种用于复述的模型和代码。 我非常小心地记录了代码，并解释了整个模型中各个步骤的操作。 希望对于那些想开始使用Tensorflow的人来说，这将是一个教学示例代码！ 到目前为止，此仓库已实现： 基本的暹罗LSTM基准，大致基于的模型 如所述，带有附加“匹配层”的Siamese LSTM模型 。 的或多或少的最新的双边多视角匹配模型 。 欢迎添加更多模型/优化或修补现有模型的公关！ 模型代码的大部分位于 很多数据处理代码都来自受其启发，如果您喜欢此项目的结构，请检查一下它们！ 安装 该项目是在Python 3.5中开发

Siamese：孪生神经网络在Keras当中的实现 目录 实现的内容 该仓库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。 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 注意事项 训练Omniglot数据集和训练自己的数据集可以采用两种不同的格式。需要注意格式的摆放噢！ 文件下载 训练所需的vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5可在百度网盘中下载。 链接: 提取码: 17zy 我一共会提供两个权重，分别是vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5和Omniglot_vgg.h5。 其中: Omniglot_vgg.h5是O

Siamese：孪生神经网络在Pytorch当中的实现 目录 实现的内容 该仓库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。 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 训练Omniglot数据集和训练自己的数据集可以采用两种不同的格式。需要注意格式的摆放噢！ 文件下载 训练所需的vgg16-397923af.pth可在百度网盘中下载。 链接: 提取码: xype 我一共会提供两个权重，分别是vgg16-397923af.pth和Omniglot_vgg.pth。 其中: Omniglot_vgg.pth是Omniglot训练好的权重，可直接使用进行下面的预测步骤。 vgg16-397923af.pth是vgg的权重，可以用于训练其它的数据集。 预测步骤 a、使用预训

[译]SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks--翻译-附件资源

连体-RPN-火炬 介绍 我的同学已提供。 如有任何疑问，请随时与我们联系。 这是带有PyTorch的对的重新实现，已在CVPR2018上接受。 Code_v1.0可用于转换，您应该将数据集更改为VOT格式（左上角和w，h）。 如果序列中有中断，则使用“ 0,0,0,0”替换该帧的信息。 数据集树 -root/class1/img1.jpg /... /imgN.jpg /groundtruth.txt 引文 Paper: @InProceedings{Li_2018_CVPR, author = {Li, Bo a