加入CODE CHINA

· 不限速    · 不限空间    · 不限人数    · 私仓免费

免费加入
README.md

Siamese:孪生神经网络在Pytorch当中的实现


目录

  1. 实现的内容 Achievement
  2. 所需环境 Environment
  3. 注意事项 Attention
  4. 文件下载 Download
  5. 预测步骤 How2predict
  6. 训练步骤 How2train
  7. 参考资料 Reference

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: https://pan.baidu.com/s/1rXp7jTEz_J1vkWOihTHdFg 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、使用预训练权重

  1. 下载完库后解压,在百度网盘下载Omniglot_vgg.pth,放入model_data,运行predict.py,依次输入
img/Angelic_01.png
img/Angelic_02.png

b、使用自己训练的权重

  1. 按照训练步骤训练。
  2. 在siamese.py文件里面,在如下部分修改model_path使其对应训练好的文件;model_path对应logs文件夹下面的权值文件
_defaults = {
    "model_path": 'model_data/Omniglot_vgg.pth',
    "input_shape" : (105, 105, 3),
}
  1. 运行predict.py,输入
img/Angelic_01.png
img/Angelic_02.png

训练步骤

可参考我的CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/107343394

a、训练Omniglot例子

Omniglot数据集中数据存放格式有三级:

- image_background
	- Alphabet_of_the_Magi
		- character01
			- 0709_01.png
			- 0709_02.png
			- ……
		- character02
		- character03
		- ……
	- Anglo-Saxon_Futhorc
	- ……

训练步骤为:

  1. 下载数据集,放在根目录下的dataset文件夹下。
  2. 运行train.py开始训练。

b、训练自己相似性比较的模型

如果大家想要训练自己的数据集,可以将数据集按照如下格式进行摆放。

- image_background
	- character01
		- 0709_01.png
		- 0709_02.png
		- ……
	- character02
	- character03
	- ……

相比Omniglot少了一级。每一个chapter里面放同类型的图片。
训练步骤为:

  1. 按上述格式放置数据集,放在根目录下的dataset文件夹下。
  2. 之后将train.py当中的train_own_data设置成True。
  3. 运行train.py开始训练。

Reference

https://github.com/tensorfreitas/Siamese-Networks-for-One-Shot-Learning

项目简介

🚀 Github 镜像仓库 🚀

源项目地址

https://github.com/bubbliiiing/siamese-pytorch

发行版本

当前项目没有发行版本

贡献者 1

B Bubbliiiing @Bubbliiiing

开发语言

  • Python 100.0 %