Tensorflow 中的 Siamese Network -- 改變 Sigmoid Activiation Cutoffs
[英]Siamese Network in Tensorflow -- Changing Sigmoid Activiation Cutoffs
我在此處從 PyImageSearch.com 教程構建了siamese.network：https://pyimagesearch.com/2020/11/30/siamese.networks-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/ 我正在增強 CNN ...
連體網絡中的 val_loss 和 val_accuracy 不變
[英]val_loss and val_accuracy do not change in siamese network
我實現了連體網絡，但 val_loss 和 val_accuracy 沒有改變。 數據集用於人臉。 我為標簽和圖像制作了配對，並且我可以在測試中看到配對，所以我在閱讀配對時沒有問題。 連體網絡代碼： 然后我使用 adam 和 binary_crossentropy 編譯部分： 以及model匯總及參 ...
我想制作正面圖像和 label 對，但我收到此錯誤 IndexError: list index out of range
[英]I want make positive image and label pairs but I take this error IndexError: list index out of range
我將人臉數據集用於連體網絡。 在這個數據集中，我們有 1000 個唯一標簽（標簽是文件夾的名稱），在每個文件夾中，我們有 20 個圖像，這個數據集中的所有圖像都是 20000。這個錯誤是因為這行： 所以我想制作正面和負面的圖像，但是當我這樣做時，我得到： IndexError：列表索引超出范圍錯 ...
如何使用 keras 演示代碼 siamese_contrastive.py 來使用自定義數據集？
[英]how to use keras demo code siamese_contrastive.py to use a custom dataset?
我正在使用具有對比損失的暹羅網絡進行此示例圖像相似性估計。 給定的代碼片段直接從keras.datasets.mnist.load_data()讀取。 我正在嘗試調整此示例並嘗試提供新的數據集。 我有一個目錄，其中保存了正面和負面圖像的示例。 所以我有三個目錄，分別是anchor 、 posi ...
如何為連體網絡創建支持集、正負對
[英]How do I create support set, positive and negative pairs for siamese network
我有一個需要一對輸入的連體。 我想創建正面、負面和支持集來訓練我在這里提到的網絡。 正對：來自相同視圖（或可能不同視圖）和相同類別的圖像。 負對：不同的類別和不同的觀點。 我有以下文件夾結構。 我編寫了代碼來為以下文件夾結構配對。 這是我為上述文件夾結構制作正負對的代碼。 我也想創建支持集 . 如何 ...
如何使用 keras imagedatagenerator 為連體網絡創建圖像對
[英]How to create image pairs for Siamese network using keras imagedatagenerator
我想創建正負圖像對來訓練連體網絡。 我的連體網絡如下所示 我的文件夾結構如下： 到目前為止，我在這里和這里找到了一些代碼，所有圖像都在同一個文件夾中。 我如何為我提到的文件夾結構創建圖像對（正面：兩個圖像屬於同一類，負面：圖像屬於不同的類）。 任何幫助，將不勝感激 。 ...
用於具有預編碼輸入的二進制分類的連體網絡
[英]Siamese Network for binary classification with pre-encoded inputs
我想訓練一個連體網絡來比較向量的相似性。 我的數據集由成對的向量和一個目標列組成，如果它們相同，則為“1”，否則為“0”（二進制分類）： import pandas as pd # Define train and test sets. X_train_val = pd.read_csv("tr ...
用三元組損失連體神經網絡模型評估 (model.evaluate) - tensorflow
[英]Evaluating (model.evaluate) with a triplet loss Siamese neural network model - tensorflow
我已經訓練了一個使用三元組損失的連體神經網絡。 這很痛苦，但我想我設法做到了。 但是，我很難理解如何使用這個模型進行評估。 SNN： 我知道一旦使用三元組訓練模型，評估實際上不應該要求使用三元組。 但是，我該如何解決這種重塑？ 因為這是一個 SNN，所以我想將兩個輸入輸入model.e ...
Tensorflow ValueError：形狀 (64, 1) 和 (1, 1) 不兼容
[英]Tensorflow ValueError: Shapes (64, 1) and (1, 1) are incompatible
我正在嘗試構建一個 Siamese 神經網絡來分析 MNIST 數據集，但是當嘗試將 model 擬合到數據集時，我遇到了這個問題，據此我有訓練數據和標簽形狀不匹配。 我嘗試更改損失 function 並嘗試壓縮標簽數組，但“解決方案”均無效。 以下是火車和標簽數組的形狀： 這是我的 model： ...
嘗試在 Jupiter 和 Google Colab 上訓練 model。 嘗試實現梯度計算時出錯
[英]Trying to train a model on Jupiter and Google Colab. getting errors when trying to implement gradient calculations
我得到的錯誤是： ZipFile requires mode 'r', 'w', 'x', or 'a' 或者ZipFile.__init__() got multiple values for argument 'mode' 或者 TypeError: 'ZipFile' object 不可調用我 ...
如何使用Keras構建字符級siamise.network
[英]How to build a character-level siamise network using Keras
我正在嘗試使用 Keras 在字符級別構建 Siamese neural.network，以了解兩個名稱是否相似。 所以我的兩個輸入X1和X2是一個 3-D 矩陣： X[number_of_cases, max_length_of_name, total_number_of_chars_in_D ...
如何在 Colab 中免費訓練大型數據集
[英]How to train large datasets in Colab free
我必須在 google colab free 上為我的人臉驗證項目訓練 70,000 張圖像。 首先，它卡在第一個時期，然后即使它開始訓練，一段時間后它也會拋出 RAM 錯誤。 我使用的代碼是： 如果我必須對我的數據集進行小批量處理以使其適合 colab 的 GPU memory，那么我該怎么做呢？ ...
print(target.size()s_history) SyntaxError: 無效的語法
[英]print(target.size()s_history) SyntaxError: invalid syntax
SyntaxError：無效的語法 ...
第一個 epoch 后訓練損失顯着減少，驗證損失不穩定
[英]Training loss decreases dramatically after first epoch and validation loss unstable
我在 Siamese 網絡中使用 EfficientNet-B0 作為子網，在圖像相似性任務中使用對比損失作為損失 function。 我的數據集非常大（27550 張圖像用於訓練），有 2 個類。 在第一個 epoch 之后，訓練損失顯着減少，而驗證損失不穩定。 過擬合能這么早發生嗎？ 還是我的數 ...
暹羅網絡中的歐幾里得距離
[英]euclidean distance in siamese network
我遇到了一個暹羅網絡的代碼，其中歐幾里得距離計算為： 在這段代碼中，為什么我們取 sum_square 和 epsilon 的最大值？ ...
TypeError: _logger_find_caller() 采用 0 到 1 個位置參數，但給出了 2 個
[英]TypeError: _logger_find_caller() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 were given
我正在嘗試運行可以在此處找到的基線模型： https ://github.com/gniknoil/FG2020-kinship/tree/master/Track1 這是代碼： 我得到了錯誤： 我怎樣才能解決這個問題？ 我的 Keras 版本是 2.2.4 我的張量流版本是 1.14. ...
實現 TensorFlow Triplet Loss
[英]Implementing TensorFlow Triplet Loss
我想通過這里的 siamese 網絡教程來實現內置的 TensorFlow 插件版本的三元組損失，但是我似乎不太正確。 無論我如何處理代碼，都會彈出另一個錯誤，目前 TypeError: Could not build a TypeSpec for <KerasTensor: shape=(3 ...
比較孿生網絡的嵌入
[英]Comparing embeddings of a siamese network
我使用 tensorflow 2.4 創建了一個連體網絡。 我可以成功地訓練並使用它來計算所需圖像對之間的距離。 然而，為了提高部署效率，我想首先將所有圖像轉換為它們的一維嵌入（我可以用編碼器模型來做），然后直接計算嵌入與子模型之間的距離。 但是當我嘗試使用以下內容創建比較器模型時： 我收 ...
keras 演示代碼 siamese_contrastive.py 保存和加載模型？
[英]keras demo code siamese_contrastive.py save and load model?
根據演示代碼 “使用具有對比損失的 Siamese 網絡進行圖像相似性估計” https://keras.io/examples/vision/siamese_contrastive/ 我正在嘗試通過 model.save 將模型保存到 h5 或 hdf5； 但是，在我使用 load_model ...
需要實現與暹羅網絡非常相似的深度學習架構
[英]Need to implement Deep Learning architecture quite similar to Siamese Network
我必須實施 this.network： 類似於具有對比損失的 siamese.network。 我的問題是S1 / F1 。 論文是這樣說的： “ F1和S1是神經網絡，我們分別使用它們來學習面部和語音模態的單位歸一化嵌入。在圖 1 中，我們在訓練和測試例程中描述了F1和S1 。它們由二維卷積層 ...