暂先忽略等式 (1) 中的余量项 m 并对 s_n 和 s_p 进行加权，可得到新提出的 Circle Loss： 再定义 s_p 的最优值为 O_p，s_n 的最优值为 O_n；O_n < O_p。当一个相似性得分与最优值偏离较远，Circle Loss 将分配较大的权重，从而对它进行强烈的优化更新。为此，本文以自定步调（self-pace...
Circle Loss:从统一的相似性对的优化角度进行深度特征学习 | CVPR 2020 Oral Vince...发表于晓飞的算法... 极市直播 | 张宇涵:Circle Loss,从统一视角提升深度特征学习能力-CVPR20 Oral 极市平台发表于极市平台 Circle Loss: 一个基于对优化的统一视角-CVPR2020 鹰隼王间发表于KLAS 【论文阅读】《Multi-class...
Circle loss包含5个参数$(O_p, O_n, \gamma, \Delta_p, \Delta_n)$,论文通过设置$O_p=1+m$,$O_n=-m$,$\Delta_p=1-m$,$\Delta_n=m$来减少参数,最终将公式7转换为公式8。基于公式8的决策边界,可以看到其目标为$s_n \to 0$和$s_p \to 1$,参数$m$控制决策边界的半径可以看作是...
CVPR 2020 Oral｜旷视研究院提出Circle Loss，统一优化视角 机器之心发布 机器之心编辑部 机器之心发布 机器之心编辑部 计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 将于 6 月 14-19 日在美国西雅图举行。近日，大会官方论文结果公布，旷视研究院 16 篇论文被收录，研究领域涵盖人脸识别、实时视频感知与推理、小样本学习、...
Triplet loss 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。分别表示an...
三、Circle Loss的技术贡献和性能分析 这一部分将从统一的损失函数和circle loss的梯度公式上,对二者进行对比,从而来理解circle loss 的技术贡献。 如上面的公式显示,统一的损失函数对Sn、Sp和Sp的梯度绝对值之和是相等的,对K和L的具体取值实际上不是很敏感,而且它们的梯度方向是相反的,即该loss对Sn和Sp的优化强...
Circle loss 主要有以下亮点可以做相关的详细描述。 首先第一点circle loss是基于triplet loss,改进而来的一种新型的loss定义。它的改进点在于,原本triplet loss对于正负样本采用平均用力的方式进行优化。使得在模型收敛的时候,对于正负样本的区分力度不够。Circle loss 在正负样本对加入了一个权重,控制正负样本对各自的...
相对而言,新提出的 Circle Loss 可根据相似性得分与最优值的距离,动态地为相似度分数分配不同的梯度。对于 A(s_n 和 s_p 都很大),Circle Loss 的重点是优化 s_n;对于 B,因为 s_n 显著下降,Circle Loss 会降低它的梯度,并因此会施加温和的优化。 Circle Loss 的决策边界是圆形的,与s_n - s_p = m...
简单来说,Circle loss本质上是从以下三个方面重塑了深度特征学习的特征: First, a unified loss function. 从统一相似对优化的角度出发,我们提出了两种基本学习范式的统一损失函数:class-level标签学习和pair-wise标签学习。 Second, flexible optimization. 在训练过程中,反向传播到sn(sp)的梯度将被αn(αp)放大。
Circle loss主要从以下3个方面入手改变深度特征学习的内在特性: 统一损失函数来表示两类基础的深度特征学习方法classification learning(比如softmax)和pair-wise learning(比如triplet loss)。 灵活地优化,由于αnαn和αpαp会随着对应的相似度分数来改变对应的梯度,如图1b的点ABC的梯度是各不一样的。 明确的...