判斷兩幅圖像是否相似的最佳模型

我的數據集是圖像對的形式，評分爲1或0. 1表示相似，0表示相似。該模型必須以這樣的方式進行訓練，使得兩個輸入圖像在訓練中不存在相似性。類的數量也是不確定的。我使用了ITML（信息理論度量學習），LSML（最小二乘度量學習）和CSML（餘弦相似度量學習）。所以我把這個問題解釋爲度量學習問題。判斷兩幅圖像是否相似的最佳模型

是否有任何其他方式來看待這個問題或任何其他度量學習模型，我可以使用？

來源

2017-05-29 Gautam Jain

看看這個。 https://github.com/jenssegers/imagehash –

謝謝。這似乎很有趣。我會仔細看看的。 –

您可能想在統計堆棧交換機上詢問與機器學習相關的問題：https：//stats.stackexchange.com –

我認爲通過您的描述，您的問題的關鍵是特徵提取從圖像，您可以從中計算出適合您的問題的指標。當您具有描述性足夠的功能時，您所陳述的大多數相似性度量標準可能會有用。

順便說一下，你的類不是不確定的。他們是0（不相似）和1（相似），因爲你正在制定它作爲一個分類問題。

來源

2017-05-29 20:35:17 shirowww

實際上問題是給出一個標準圖像，測試圖像有多近，然後定義1或0.標準圖像的數量不固定。例如：給定一張蘋果的圖像，我必須判斷另一張圖像是否是蘋果。該算法應該足夠強大，如果考慮的對象改變爲橙色再訓練是不需要的，它可以給出合理的結果。 –

判斷兩幅圖像是否相似的最佳模型

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