相似性度量方法
Samise
Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks
这篇文章讲了使用 孪生神经网路做patch的相似性度量。但是他的输出是全连接 只有1个输出，损失了空间位置的相关性。
图像质量评价
Deep Neural Networks for No-Reference and Full-Reference Image Quality Assessment
这个文章是用来做图像质量评价的。输入两个VGG结构类似的孪生神经网络 对两个patch计算得到两个全连接特征，特征融合是将两个特征向量以及他们的插值concat 然后输入后面两个共享权重的全连接（patch weight estimate ...）。上面一个全连接输出一的是 该patch的权重，下面一个全连接输出的是 该Patch 的打分。最终的输出是所有随机采样的patch的加权平均。