Вопрос или проблема
Является ли сиамская сеть инвариантной к поворотам, что значит, если я обучу свою сиамскую сеть на различных повёрнутых версиях одного и того же изображения, будет ли она воспринимать каждое изображение как разное или одинаковое.
Также, если я подам, например, изображение кошки и повёрнутое изображение той же кошки в пары для сиамской сети, получу ли я коэффициент схожести 0 или 1.
Это зависит от латентного представления, которое модель уже изучила. Обычно оно не будет инвариантным к поворотам, так как в стандартных CNN нет встроенных механизмов или ограничений, которые это обеспечивают!
Если вы хотите изучить инвариантное к поворотам представление, то либо вы можете использовать инвариантную к поворотам CNN, либо вы можете настроить цель обучения сиамской сети так, чтобы, когда вы подаёте случайные повёрнутые версии одного и того же изображения, вы классифицировали их как положительные или отрицательные. Второй метод обеспечивает ограничение, что ваше представление должно быть инвариантным к поворотам.
Сиамская сеть с обычной CNN не является инвариантной ни к поворотам, ни к масштабам.
Нашёл эту статью “ИЗУЧЕНИЕ ИНВАРИАНТНЫХ ОПИСАТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИАМСКОЙ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ”
Ответ или решение
Сетевые архитектуры Siamese и их свойства представляют собой интересную область изучения в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Вопрос о ротационной инвариантности Siamese-сетей поднимает важные аспекты, которые будут подробно рассмотрены.
Ротационная инвариантность Siamese-сетей
Понимание ротационной инвариантности
Ротационная инвариантность относится к способности модели распознавать объекты как одинаковые, несмотря на изменения в ориентации. Для Siamese-сети, которая предназначена для оценки сходства между парами изображений, это означает, что если сеть обучена на изображениях одного и того же объекта, повернутых в разные позиции, она должна классифицировать эти изображения как схожие.
Исходные свойства Siamese-сетей
Классическая архитектура Siamese-сетей обычно базируется на свёрточных нейронных сетях (CNN). Стандартные CNN не обладают встроенными механизмами или ограничениями, обеспечивающими ротационную инвариантность. Таким образом, если вы обучите свою Siamese-сеть только на изображениях, не учитывающих различные вращения, она будет рассматривать их как разные объекты, выдавая различный уровень схожести.
Обучение для достижения ротационной инвариантности
Чтобы сформировать представление, инвариантное к вращениям, вы можете рассмотреть следующие методы:
-
Использование ротационно инвариантных CNN: Некоторые архитектуры нейросетей специально разработаны для учета изменений в ориентации. В таких системах используются специальные операции или архитектуры, позволяющие обрабатывать изображения независимо от их вращения.
-
Настройка цели обучения: Другим подходом является организация обучающего процесса, где пары изображений, содержащие разные вращенные версии одного и того же объекта, помечаются как положительные. В этом случае цель состоит в том, чтобы научить сеть распознавать схожесть между такими парами, несмотря на различия в ориентации.
Примеры применения
Если вы подадите изображение кота и его повернутую версию в виде пары в Siamese-сеть, то результат будет зависеть от того, как была организована модель и обучение:
-
Если сеть не была специально обучена для обработки различных ориентаций, она, скорее всего, выдаст схожесть ниже 1 (0, 0.5 и т.д.), что укажет на то, что она рассматривает их как разные объекты.
-
Если сеть была обучена с учётом ротационной инвариантности, то она должна дать схожесть близкую к 1, что будет означать, что она распознаёт эти изображения как проявления одного и того же объекта.
Заключение
Инвариантность к вращениям не является встроенной характеристикой стандартных Siamese-сетей на основе CNN. Тем не менее, с правильными изменениями в архитектуре и обучении можно добиться эффективного распознавания объектов независимо от их ориентации. Если ваша задача требует анализа объектов при различных вращениях, рекомендуется рассмотреть возможность адаптации модели, чтобы учесть этот аспект.
Дополнительно, для углубленного понимания данной темы можно ознакомиться с исследованиями, такими как работа "INVARIANT DESCRIPTOR LEARNING USING A SIAMESE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK", где рассматриваются подходы к созданию инвариантных дескрипторов с использованием архитектур Siamese.