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  • Pytorchでpretrainモデルを用いた画像向けSiameseNetworkのメモ - Stimulator
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            sh19910711
            "Siamese Network: 各クラスの画像量にバラつきがあり、一部クラスが数枚しかない学習データでも上手く学習 / delの拡張としてtripret lossを利用したり、partなモデルに拡張してより細かな物体同士の距離を用いたりできる" '19

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              Pytorchでpretrainモデルを用いた画像向けSiameseNetworkのメモ - Stimulator

              - はじめに - NIPS 2016のSiamese NeuralNetworks for One-shot Image Recognitionを参考に、画像の距...- はじめに - NIPS 2016のSiamese NeuralNetworks for One-shot Image Recognitionを参考に、画像の距離学習を行う。 SiameseNetworkは、各クラスの画像量にバラつきがあり、一部クラスが数枚しかない学習データでも上手く学習させられるネットワークである。 「特徴量同士の距離が近い画像」を探す事で、分類や検索といった問題を解くために利用できる。 やりたい事としては以下のような感じ。 sample (food-101 datasetより)記事は、以下の記事で利用したcnn_finetuneライブラリを用いて、pnasnet5largeをpretrainとした、画像の距離学習のtrain, testを行うメモである。 vaaaaaanquish.hatenablog.com また、最後にfood-101データセットを用い

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              • sh199107112024/10/19sh19910711
              • dann2019/07/09dann
              • marutaku01312019/06/30marutaku0131
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