深度相似网络的可视化
本文提出了一种利用局部相似性的弱估计，通过单个最优化问题提取具有一致性关系的样本批次，将视觉相似性学习作为分类任务的序列，并使 CNN 巩固群体内和群组间的传递性关系，学习所有样本的单个表示。
Feb, 2018
利用神经网络进行相似性分析是一种理解和分类各个领域中复杂模式的强大技术。本研究探讨了完全卷积网络（FCNs）生成的潜在信息在相似性分析中的应用，特别是用于估计二维图片中对象的视觉相似度。这一分析方案包括两个步骤：（1）从经过训练的 FCN 中提取和转换每个二维对象的特征模式，（2）通过模糊推理来识别最相似的模式。通过考虑分析中潜在变量的重要性，可以进一步增强第二步，并提供有关使用基于神经网络的相似性分析有效地辨别数据模式的好处和挑战的宝贵见解。
Jul, 2023
该研究提出了通过将图像映射到类别嵌入中以学习语义鉴别性特征的方法，从而提高图像检索结果的语义一致性。结果显示在 CIFAR-100，NABirds 和 ImageNet 上，学习到的图像嵌入大大提高了图像检索结果的语义一致性。
Sep, 2018
本文提出了基于像素 embeddings 的深层卷积神经网络，利用嵌入学习像素之间的距离来推断像素是否属于同一区域，并证明其与 DCNN 结合使用可以显著提高每个像素分类的准确性。
Nov, 2015
本篇论文提出两种方法来量化 CNN 潜在空间中语义信息的相似度，以解决模型透明性问题。通过将这些方法应用于三种不同的目标检测器和两个数据集，我们的研究表明相似的语义概念是在所有 CNN 体系结构中学习的，且相似的概念出现在相似的相对层深度中，而与总层数无关。该研究成果有望实现 CNN 模型选择的知情和语义信息处理的理解。
Apr, 2023
本文介绍了一种名为 SimNet 解决方案的深度连体网络，这个网络使用一种新颖的在线对挖掘策略进行了训练，同时创建了一个多尺度 CNN, 最终图像嵌入是顶层和底层嵌入的联合表示，表明这种多尺度连体网络比传统 CNN 更能捕捉细粒度的图像相似性。
Sep, 2017
本文提出基于多层级相似度计算的、高效的全卷积 Siamese 网络，使用卷积层、空间变形网络和深度可分离卷积等技术，在 Person Re-Identification 问题上实现有效的结果。
Mar, 2018
本文提出了三种多尺度相似性学习结构，使用对比损失函数学习像素级匹配，实现对场景几何形态的无关性。基于深度学习，通过学习与分配匹配像素对，建立了混合和端到端方法之间的平衡。同时，文章还探讨了如何通过样本挖掘提高预测相似度的整体稳健性和较好的性能表现，并在航空和卫星数据集上进行了实验，结果表明 DeepSim 网络优于混合方法和端到端方法，并且更好地适用于未见过的场景几何形态。该灵活的体系结构可以轻松地应用于标准的多分辨率图像匹配管道。
Apr, 2023