Triplet Loss首次在FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering这篇论文中被提出,目的是使网络学到更好的人脸表征,即同一个人的不同输入通过网络输出的 表征间距离尽量小,不同人得到的 表征距离尽量大。 不同于Contrastive Loss,Triplet Loss构造了一个三元组计算损失。<a,p,n>分别表示ancho...
#它们的形状都是(batch_size,feature_size),feature_size是网络学习的人脸特征的维数 """Calculate the triplet loss according to the FaceNet paper with tf.variable_scope('triplet_loss'): pos_dist = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(anchor, positive)), 1)#pos_dist就是anchor到各自正样本之间的...
Triplet-Center Loss for Multi-view 3D Object Retrieval 是一个结合三元组损失(Triplet Loss)和中心损失(Center Loss)的方法,用于多视角3D物体检索任务。 1. 方法概述 在3D物体检索任务中,尤其是多视角检索,需要模型能够准确地区分不同物体的同时,也能识别同一物体的不同视角。Triplet Loss 和 Center Loss 的结合...
To address this issue, we propose an innovative loss function, namely Center Triplet Loss(CTL), to learn a center of each class and to find the closest negative sample to the center. The triplet of CTL consists of an anchor and the corresponding center, and the closest negative sample. As...
bag of tricks: BN、center loss、余弦距离vs欧式 强https://zhuanlan.zhihu.com/p/40514536 更强https://zhuanlan.zhihu.com/p/61831669 1 BN neck: batch normal after global pooling 网络global pooling得到的feature是在欧式空间里的,我们直接连接triplet loss,我们把这个feature记作 [公式] 。然... ...
bag of tricks: BN、center loss、余弦距离vs欧式 强https://zhuanlan.zhihu.com/p/40514536 更强https://zhuanlan.zhihu.com/p/61831669 1 BN neck: batch normal after global pooling 网络global pooling得到的feature是在欧式空间里的,我们直接连接triplet loss,我们把这个feature记作 [公式] 。然......
这玩意和contrastive loss和triplet loss之间有什么区别或者是联系没有呀？上面的公式可以看成softmax + contrastive loss只不过只提供一个类内样本作为pair，而这个类内样本就是整个类的类中心。这在一定程度上解决了contrastive loss坑爹的采样问题，大家都知道contrastive loss需要坑爹的采样很多pair对，一不小心还会搞...
First , two kinds of representative losses, triplet loss and center loss, are introduced which could learn more discriminative features than traditional classification loss. Then, we propose a novel loss named triplet-center loss, which can further enhance the discrim- inative power of the features...
写到这本来想停笔了,但是wanda同学提了个问题。这玩意和contrastive loss和triplet loss之间有什么区别或者是联系没有呀? 上面的公式可以看成softmax + contrastive loss只不过只提供一个类内样本作为pair,而这个类内样本就是整个类的类中心。这在一定程度上解决了contrastive loss坑爹的采样问题,大家都知道contrastive ...
ContrastIve Loss 和 Triplet Loss 均是被用来提高深度特征的判别能力. 但是,基于大规模数据集时,需要面对庞大的样本对和样本 triplets 采样的问题. Center Loss 与 Softmax Loss 采用相同的训练数据格式,不需要复杂的训练样本重采样. 因此,Center Loss 易于实现,效率更高;Center Loss 通过直接学习类间的紧凑度,更...