Online Instance Matching Loss的理解 来自港中文联合检测和识别的端到端行人重识别论文,使用OIM损失训练网络,下面是我对OIM损失的个人理解,记录以备查阅。 检测结果有3种proposals:有标记的身份,无标记的身份和背景。 假设训练集有L个目标人物,D是提取的特征维度。 使用两个辅助结构,LUT(Lookup Table)和CQ(Circular...
T为总共的层数,Ni为每层的elements数。 该损失【1】能够稳定训练。因为生成器必须在多个尺度上生成符合实际的统计数据。 从真假图像的不同尺度中提取特征,并进行“匹配”,使用的是L1 loss。 2. 感知损失 https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf">https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf 解释:...
T为总共的层数,Ni为每层的elements数。 该损失【1】能够稳定训练。因为生成器必须在多个尺度上生成符合实际的统计数据。 从真假图像的不同尺度中提取特征,并进行“匹配”,使用的是L1 loss。 2. 感知损失 https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf">https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf 解释:...