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可以siamese其中一个分支，对单一输入图像计算特征。 这样比较图像相似性可以通过比较特征的形式实现。
简单写个例子，大概就是这种结构吧。题主可以参考一下。 PS：没有验证过，不知道是不是正确。题主仔细检查。
题主的这个要求很诡异啊。 利用已有的层进行分切，这样子的话只能在channel上做手脚了。 简单考虑一下可能需要两步操作： 首先需要先将blob的N*C*H*W维度转换成N*（C*H*W）*1*1，可以考虑使用fatten_layer或reshapre_la...
这个问题可能要从两个方面回答： 首先，caffe是支持多输入的，就是说caffe支持任意结构的有向无环图（DAG）。只要满足DAG的条件，不管多少输入，多少输出都是支持的。这样子，题主提出的想法是可行的。 其次，题主所说的90种11x11的特征，是不是因为考虑...
两个办法： （1） 修改convert_imageset的代码，每次读入两个图像，可以参考convert_mnist_siamese_data的代码； （2） 做两个data layer，分别读取不同数据集文件（如LMDB，HDF5）。 第一种方法有点复杂，但...
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2016-08-03 Goodwin 回答了问题, 训练siamese网络的prediction，caffemodel的用法？
2016-02-29 Goodwin 回答了问题, 关于行人再识别和caffe 的siamese网络
2016-02-29 Goodwin 回答了问题, 如何利用已有层进行数据切分
2016-02-29 Goodwin 回答了问题, Caffe可以支持多输入吗？
2016-02-29 Goodwin 回答了问题, 请问用caffe中siamese网络训练时，图像数据集如何转换成网络输入所需要的image pairs data？
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