本文主要是介绍测试训练好的siamese网络，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在这篇博客中https://blog.csdn.net/sinat_33486980/article/details/91440461 新训练了单分支的siamese网络。
参考了论文：Online Multi-Object Tracking with Historical Appearance Matching and Scene Adaptive Detection Filtering
结构做了调整，防止过拟合，加入了batchnorm层，网络结构如下：
训练了100000次，最终的train loss 和testloss分别为：
生成的模型为：
目的：
在vs中调用训练好的siamese模型来判断任意两张图像是否相似，输出两个人是同一个人的概率。下面是几张测试用的图片（同一缩放为128x64x3）：
man1 man2 man3 man4
第一步：设置vs2013中的模型路径
然后在vs2013里面测试这个网络区分相同图片和不同图片的能力，修改加载网络函数中的网络模型文件路径和delpoy文件路径
这里的deploy文件是将网络定义文件做修改，要在vs中使用模型，输入的是读取的图像Mat格式，也就是“MemoryData”类型，而在训练的prototxt文件中的数据层是“Data”类型，输入数据是lmdb或者leveldb。因此这里首先要修改数据层：
上图，左边是训练时使用的数据层，右边是现在测试时的deploy文件中的数据层。这里的channels是6,而不是3，是因为这个网络结构采用的是单分支的孪生网络，输入是两张图像的堆叠（3+3=6）。
然后删掉卷积层和全连接层的权重和偏置项参数，将网络最后的softmaxWithLoss改成softmax，因为我想输出两张图像是否相似的概率。
修改前的输出层
修改后的输出层：
第二步：处理输入数据
接下来就是很重要的部分了，就是对输入数据进行处理。
首先加载这四张图片，缩放到64宽，128高的大小。
然后就是重点：将两张图片合并成一张6通道的图片
然后调用特征提取函数：
特征提取函数中设置要提取的网络层的名字，我这里要输出概率值，因此输出softmax层，这一层的名字叫loss
这里需要注意，softmax输出的是两个值：[负例的概率，正例的概率]，我的正例指的是两张图片相似，所以只输出第二项的值就可以了：
最后输出这四张图片两两相似的概率：
再来看一下要对比的4张图片：
man1和man2相似度为0.999846，是同一个人，判断正确
man3和man4相似度为0.997171，是同一个人，判断正确，而且这两个人身体的朝向都是不一样的
其他的都是相似度很低的，因为不是同一张图片。
总结
这个孪生网络模型才759k，我用的其他的reid模型都是几M甚至更大，而且这个网络判断是否是同一目标的能力还挺强，速度还快(
)，可以考虑换掉提取单张图片特征向量再计算向量余弦距离，构建相似度矩阵的方法，而直接用siamese网络生成相似度矩阵，简化步骤，加快速度。（实际测试时，还是很有问题，因为虽然计算一次相似度耗时降低了很多，但是计算次数增加了更多，比如：有6个跟踪框，5个检测框，用原来的方法，只需要调用网络提取5个检测框的特征，计算与6个跟踪框的历史特征（已经保存，可直接读取）的余弦距离。但是用siamese的方法直接计算相似度，需要两两配对，调用网络计算6*5=30次，每增加一个框，就增加好几次的循环，如果框再多时，会达到上百ms，特别慢。）
另外两个网络的效果：
1、DeepSort中用到的cosinMetric外观特征提取网络
网络前向推理一次耗时：
特征向量长度：128
模型大小：11.4M
2、MOTDT中用到的part_reid外观特征提取网络
网络前向推理一次耗时：
，虽然看起来比上面那个耗时少，但是在实际使用中耗时会多1ms左右。
特征向量长度512
模型大小：15.9M
这篇关于测试训练好的siamese网络的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
