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シャムネットワーク

ー 概要 ー

シャムネットワークは(Siamese Network)二つの画像の似ている似ていないという指標となる距離を学習するCNNを利用したニューラルネットワーク.二つのCNNは重みが共有されていてそれらの出力を距離を計算するネットワークに入力する.
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この章を学ぶ前に必要な知識
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条件
  • 二つの同サイズの画像を入力
効果
  • 二つの画像が似ているか似ていないかの距離を算出
ポイント
  • それぞれの画像を入力とする二つのCNNとCNNの出力から距離を計算するネットワークで構成
  • 二つのCNNの重みは共有

解 説

シャムネットワークは、二つの画像を入力にその画像どうしが似ているか似ていないかの距離を算出するネットワーク. ベースの構造としては二つの画像をそれぞれ用の二つあるCNNで処理して特徴を出したのちに、それらからL2の距離を求める、または別のネットワークで距離を算出する.上記の二つあるCNNは重みを共有化する.
外部リンク
シャムネットワーク論文
シャムネットワーク(Siamese Network)の代表的な構造
シャムネットワークは画像の似ているかどうかを算出できるため、少ない画像を用いて画像の分類を簡易に行うことができる.一般にークラスに一枚の画像しかない学習タスクをOne Shot Learningと呼ぶ.
シャムネットワークの特徴
シャムネットワークと同類のネットワークとして、 ・二つのCNNを用意するのではなく、二つの画像を１枚の画像として処理するネットワークもある.(2つのチャンネルとして入力) ・3つのCNNでどちらの画像に近いかを算出するネットワーク:Triplet Network などが挙げられる.
シャムネットワークの亜種
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