面向小样本学习的双重度量孪生神经网络

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摘 要：为了解决孪生神经网络因使用图像级特征度量，存在对位置、复杂背景及类内差异比较敏感的问题，提出了一种双重度量孪生神经网络（DM-SiameseNet）。具体来说，DM-SiameseNet使用图像级的特征和局部特征（局部描述符）共同表示每幅图像，然后根据两种不同级别的相似度度量学习特征映射，最后使用自适应融合策略，自适应整合两种不同级别特征表示的度量结果。（剩余16898字）

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