基于深度学习的图像匹配技术专题- [patch based matching5]-手把手教你实现MatchNet（Metric network）

在上一篇博文中，我们一起实现了MatchNet 的feature 部分，然后双塔顶端，分别是两层 全连接层，现在我们就按照 match net的结构，把分离的全连接 变成整体- metric network.

输入的数据是 ip1和ip1_p,我们需要把数据。

layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool2"
  top: "ip1"
  param {
    name: "ip1_w"
    lr_mult: 1
  }
  param {
    name: "ip1_b"
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 500
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}

layer { 
name: "ip1_p" 
type: "InnerProduct" 
bottom: "pool2_p" 
top: "ip1_p" 
param { name: "ip1_w" lr_mult: 1 } 
param { name: "ip1_b" lr_mult: 2 } 
inner_product_param { 
num_output: 500 weight_filler { type: "xavier" } 
bias_filler { type: "constant" } 
}
}

#####使用contat 把数据可以做成一个整体
layers {
name: "concat"
bottom: "ip1"
bottom: "ip1_p"
top: "concat"
type: CONCAT
concat_param {
concat_dim: 1
}
}

layer{
name:"ip2"
type:"InnerProduct"
bottom:"concat"
top:"ip2"
param {

name:"ip2_w"
lr_mult:1
}
param {
name:"ip2_b" lr_mult:2}
inner_product_param {
num_output: 500 weight_filler { type: "xavier" } bias_filler {
type: "constant" }}

}

通过上面的代码，我们就完成了matric net.然后的任务是选择一个 新的loss function.

值得一提的是：这个网络是在和mnist siamese数据集类型相适应的，我们不能用matchNet论文中提供的数据集格式 来训练。原因是 论文的 数据集 是 64 * 1* 64*64， 他采用sampling 来处理出入数据，然后给 siamese网络，但是他们没有提供相关信息。

所以下面我们只能自己制作数据集了。

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