目录 概 主要内容 genuine 和 impostor 文1 文2 Chopra S, Hadsell R, Lecun Y, et al. Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification[C]. computer vision and pattern recognition, 2005: 539-546. Hadsell R, Chopra S, Lecun Y, et…

Yoshimasa Tsuruoka1,*, John McNaught1,2, Jun’ichi Tsujii1,2,3 and Sophia Ananiadou1,2 1 School of Computer Science, The University of Manchester, Manchester, 2 National Centre for Text Mining (NaCTeM), Manchester, UK and 3 Department of Computer Scie…

如下图,在发布应用时,因为codesign问题卡住了.尝试修改Target中的code sign setting,没有效果. 接着,在Developer Center删除所有证书,甚至包括Apps ID,重新生成,还是不行. 期间还出现了一些乱七八糟的问题,什么iPhone Developer证书重复啦,密钥对不匹配啦,等等. 一气之下,将“钥匙串访问”中创建的密钥都给删除掉,如图: 进入“钥匙串访问”-“证书助理”-“从证书颁发机构请求证书”,将生成的证书,上传到Developer Cente…

因工作交接需要, 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 整体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些参考模型&pretrain了的weigh…

因工作交接须要. 要将caffe用法及总体结构描写叙述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家參考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 总体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些參考模型&pretrain了的weigh…

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在…

提起siamese network一般都会引用这两篇文章: <Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification>和< Hamming Distance Metric Learning>. 本文主要通过论文<Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verif…

一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的算法,需要熟悉Siamese Networks(经典老文献<Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network…

本文来自<L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification>,时间线为2017年6月. 近些年,人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大.一个典型的人脸识别流程就是: 训练一个基于softmax loss的深度卷积网络: 提取倒数第二层作为每个样本图片的特征表征: 基于两个样本的表征向量,计算cos的向量相似度. softmax本身并不会让两个正样本对的相似度得分优化的更大,两个负样本对的相似度得分优化的更小.…

基于2-channel  network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的…

摘抄自caffe github的issue697 Siamese nets are supervised models for metric learning [1]. [1] S. Chopra, R. Hadsell, and Y. LeCun. Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification. In Computer Vision and Pattern Recogni…

转载自:https://blog.csdn.net/qq1483661204/article/details/79039702 Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification 这个siamese文章链接. 本文主要讲解siamese网络,并用tensorflwo实现,在mnist数据集中,siamese网络和其他网络的不同之处在于,首先他是两个输入,它输入的不是标签,而是是否…

简介:    Siamese网络是一种相似性度量方法,当类别数多,但每个类别的样本数量少的情况下可用于类别的识别.分类等.传统的用于区分的分类方法是需要确切的知道每个样本属于哪个类,需要针对每个样本有确切的标签.而且相对来说标签的数量是不会太多的.当类别数量过多,每个类别的样本数量又相对较少的情况下,这些方法就不那么适用了.其实也很好理解,对于整个数据集来说,我们的数据量是有的,但是对于每个类别来说,可以只有几个样本,那么用分类算法去做的话,由于每个类别的样本太少,我们根本训练不出什么好的结果,…

如何理解SiamRPN++? 目标跟踪: 使用视频序列第一帧的图像(包括bounding box的位置),来找出目标出现在后序帧位置的一种方法. 孪生网络结构: 在进入到正式理解SiamRPN++之前,为了更好的理解这篇论文,我们需要先了解一下孪生网络的结构. 孪生网络是一种度量学习的方法,而度量学习又被称为相似度学习. 孪生网络结构被较早地利用在人脸识别的领域(<Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to…

DML学习原文链接:http://blog.csdn.net/lzt1983/article/details/7884553 一篇metric learning(DML)的综述文章,对DML的意义.方法论和经典论文做一个介绍,同时对我的研究经历和思考做一个总结.可惜一直没有把握自己能够写好,因此拖到现在. 先列举一些DML的参考资源,以后有时间再详细谈谈. 1. Wikipedia 2. CMU的Liu Yang总结的关于DML的综述页面.对DML的经典算法进行了分类总结,其中她总结的论文非常有…

In this tutorial, we'll build a simple Universal Windows Platform application that uses a trained machine learning model to recognize a numeric digit drawn by the user. This tutorial primarily focuses on how to load and use Windows ML in your UWP app…

由于在读文献期间多次遇见KISSME,都引自这篇CVPR,所以详细学习一下. Introduction 度量学习在机器学习领域有很大作用,其中一类是马氏度量学习(Mahalanobis metric learning). 什么是马氏距离?参考该篇文章[传送门] KISS含义为:keep it simple and straightforward Learning a Mahalanobis Metric 对于两个数据点 xi.xj,基于马氏距离的相似度为: 如果两个数据属于同一类,记为 yij…

Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…

100 Most Popular Machine Learning Video Talks 26971 views, 1:00:45,  Gaussian Process Basics, David MacKay, 8 comments 7799 views, 3:08:32, Introduction to Machine Learning, Iain Murray 16092 views, 1:28:05, Introduction to Support Vector Machines, C…

ICLR 2014 International Conference on Learning Representations Apr 14 - 16, 2014, Banff, Canada Workshop Track Submitted Papers Stochastic Gradient Estimate Variance in Contrastive Divergence and Persistent Contrastive Divergence Mathias Berglund, Ta…

Applied Deep Learning Resources A collection of research articles, blog posts, slides and code snippets about deep learning in applied settings. Including trained models and simple methods that can be used out of the box. Mainly focusing on Convoluti…

Deep Learning and Shallow Learning 由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果,最近在做一个东西的时候模型上遇到一点瓶颈于是终于决定也来了解一下这个魔幻的领域. 据说 Deep Learning 的 break through 大概可以从 Hinton 在 2006 年提出的用于训练 Deep Belief…

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人…

Here is the note for lecture three. the linear model Linear model is a basic and important model in machine learning. 1. input representation     The data we get usually needs some changes, most of them is the input data.      In linear model,       …

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo…

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr…

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [O…

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf…