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本文整理了常见的距离算法和相似度(系数)算法,并比较了欧氏距离和余弦距离间的不同之处。
>>> pdist = nn.PairwiseDistance(p=2)
>>> input1 = torch.randn(100, 128)
>>> input2 = torch.randn(100, 128)
>>> output = pdist(input1, input2)
C代码包: emd.h, emd.c, emd.i
OpenCV:实现了EMD api,
pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python
import numpy as np
import cv
#p、q是两个矩阵,第一列表示权值,后面三列表示直方图或数量
p=np.asarray([[0.4,100,40,22],
[0.3,211,20,2],
[0.2,32,190,150],
[0.1,2,100,100]],np.float32)
q=np.array([[0.5,0,0,0],
[0.3,50,100,80],
[0.2,255,255,255]],np.float32)
pp=cv.fromarray(p)
qq=cv.fromarray(q)
emd=cv.CalcEMD2(pp,qq,cv.CV_DIST_L2)
import numpy as np
def mashi_distance(x,y):
print x
print y
#马氏距离要求样本数要大于维数,否则无法求协方差矩阵
#此处进行转置,表示10个样本,每个样本2维
X=np.vstack([x,y])
print X
XT=X.T
print XT
#方法一:根据公式求解
S=np.cov(X) #两个维度之间协方差矩阵
SI = np.linalg.inv(S) #协方差矩阵的逆矩阵
#马氏距离计算两个样本之间的距离,此处共有4个样本,两两组合,共有6个距离。
n=XT.shape[0]
d1=[]
for i in range(0,n):
for j in range(i+1,n):
delta=XT[i]-XT[j]
d=np.sqrt(np.dot(np.dot(delta,SI),delta.T))
print d
d1.append(d)
1、切比雪夫距离(Chebyshev Distance)
2、明可夫斯基距离(Minkowski Distance)
3、海明距离(Hamming distance)
4、马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance)
>>> input1 = torch.randn(100, 128)
>>> input2 = torch.randn(100, 128)
>>> cos = nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-6)
>>> output = cos(input1, input2)
import numpy as np
x=np.random.random(8)
y=np.random.random(8)
#方法一:根据公式求解
x_=x-np.mean(x)
y_=y-np.mean(y)
d1=np.dot(x_,y_)/(np.linalg.norm(x_)*np.linalg.norm(y_))
#方法二:根据numpy库求解
X=np.vstack([x,y])
d2=np.corrcoef(X)[0][1]
>>> torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')
>>> F.kl_div(q.log(),p,reduction='sum')
#函数中的 p q 位置相反(也就是想要计算D(p||q),要写成kl_div(q.log(),p)的形式),而且q要先取 log
#reduction 是选择对各部分结果做什么操作,
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
x=np.random.random(8)>0.5
y=np.random.random(8)>0.5
x=np.asarray(x,np.int32)
y=np.asarray(y,np.int32)
#方法一:根据公式求解
up=np.double(np.bitwise_and((x != y),np.bitwise_or(x != 0, y != 0)).sum())
down=np.double(np.bitwise_or(x != 0, y != 0).sum())
d1=(up/down)
#方法二:根据scipy库求解
X=np.vstack([x,y])
d2=pdist(X,'jaccard')
import numpy as np
def tanimoto_coefficient(p_vec, q_vec):
"""
This method implements the cosine tanimoto coefficient metric
:param p_vec: vector one
:param q_vec: vector two
:return: the tanimoto coefficient between vector one and two
"""
pq = np.dot(p_vec, q_vec)
p_square = np.linalg.norm(p_vec)
q_square = np.linalg.norm(q_vec)
return pq / (p_square + q_square - pq)
#标准化互信息
from sklearn import metrics
if __name__ == '__main__':
A = [1, 1, 1, 2, 3, 3]
B = [1, 2, 3, 1, 2, 3]
result_NMI=metrics.normalized_mutual_info_score(A, B)
print("result_NMI:",result_NMI)
1、对数似然相似度/对数似然相似率
2、互信息/信息增益,相对熵/KL散度
3、信息检索——词频-逆文档频率(TF-IDF)
4、词对相似度——点间互信息