PPShitu特征提取后，为何2张图很相似的图，特征向量的距离值很大(distance: [0.27994147])？

[GreenValue]

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1. PaddleClas版本以及PaddlePaddle版本： conda中安装了 paddlepaddle 2.4.2 py310_cpu_windows https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle

然后在conda环境中，用PaddleClas release/2.5代码，执行了 python setup.py install

2. 涉及的其他产品使用的版本号：
3. 训练环境信息： a. 具体操作系统，如Windows 的conda环境 b. Python版本号，如F:\PaddleClas\deploy\python\predict_rec.py c. CUDA/cuDNN版本：无
4. 完整的代码(相比于repo中代码，有改动的地方)、详细的错误信息及相关log

按照【特征提取】

使用模型：general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0_infer

F:\PaddleClas\deploy>python python/predict_rec.py -c configs/inference_rec.yaml inference_rec.yaml的内容，如附件inference_rec.txt

抽取2图特征向量，并求2个特征向量的距离。 看起来很相似的图，但距离值很大，distance: [0.27994147]

这是自己写的求特征向量距离的函数：

def euclidean_distance(output1, output2):

计算两个batch_output之间的差值

diff = output1 - output2
# 计算每个样本的平方差值
squared_diff = np.square(diff)
# 沿axis=1对每个样本的平方差值求和
sum_squared_diff = np.sum(squared_diff, axis=1)
# 求和后再开平方得到欧几里德距离
distances = np.sqrt(sum_squared_diff)

return distances

[cuicheng01]

建议去看下余弦距离哦