Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks使用连体BERT网络的句子嵌入BERT和RoBERTa在诸如语义文本相似性（STS）的句子对回归任务上创造了新的最优的性能。然而，它要求将两个句子都输入网络，这导致了巨大的运算开销：在10,000个句子的集合中寻找最相似的一对，使用BERT需要大约5000万次推理计算（约65小时）。BERT的结构使它不适合语义相似性搜索以及像聚类这样的无监督任务。本文提出了Sentence-BERT（SBERT），这是一种对预训练的BERT网络的修改，它使用连体和三连体网络结构来推导出语义上有意义

​VR能玩游戏，这确实不是啥稀罕事，但你跟我说VR还能做手术？目前还不能，但是可以训练医生做手术，而且还不是一般的手术。连体人分离术听说过吗？3岁小孩，脑袋连在一起那种。最近，在里约热内卢的一家医院里，100名医护人员经过27个小时的奋战，终于成功地分离了一对头部相连的3岁双胞胎。为了完成这场被负责的医生称为「这个时代最困难的手术」，来自伦敦大奥蒙德街医院的首席外科医生Jeelani在整个过程中只休息了4次，每次15分钟，用来补充水分和食物。在「元宇宙」里训练数个月主人公Arthur和Bernardo，于2018年出生在巴西的一个偏远的农村。然而，他们的诞生并没有给这个家庭带来多少喜悦——两个

​VR能玩游戏，这确实不是啥稀罕事，但你跟我说VR还能做手术？目前还不能，但是可以训练医生做手术，而且还不是一般的手术。连体人分离术听说过吗？3岁小孩，脑袋连在一起那种。最近，在里约热内卢的一家医院里，100名医护人员经过27个小时的奋战，终于成功地分离了一对头部相连的3岁双胞胎。为了完成这场被负责的医生称为「这个时代最困难的手术」，来自伦敦大奥蒙德街医院的首席外科医生Jeelani在整个过程中只休息了4次，每次15分钟，用来补充水分和食物。在「元宇宙」里训练数个月主人公Arthur和Bernardo，于2018年出生在巴西的一个偏远的农村。然而，他们的诞生并没有给这个家庭带来多少喜悦——两个

原文地址论文：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf程序：https://github.com/PengBoXiangShang/SiamRPN_plus_plus_PyTorch摘要基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关。然而孪生网络的算法不能利用来自深层网络（如resnet-50或更深层）的特征，与先进的算法相比仍然有差距。在文章中我们证明了核心原因是孪生网络缺乏严格的平移不变性。我们突破了这一限制，通过一个简单而有效的空间感知采样策略，成功地训练了一个具有显著性能提升的基于ResNet网络的孪生跟踪器。此外，我们还提出了一

原文地址论文：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf程序：https://github.com/PengBoXiangShang/SiamRPN_plus_plus_PyTorch摘要基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关。然而孪生网络的算法不能利用来自深层网络（如resnet-50或更深层）的特征，与先进的算法相比仍然有差距。在文章中我们证明了核心原因是孪生网络缺乏严格的平移不变性。我们突破了这一限制，通过一个简单而有效的空间感知采样策略，成功地训练了一个具有显著性能提升的基于ResNet网络的孪生跟踪器。此外，我们还提出了一