不同之处在于,有监督的deep metric learning中的相似的定义是主观且业务目标相关的,而contrastive learning中相似度的定义实际上是pretrain task的设计过程,这也是contrastive learning中主要的研究方向,至于一些声称是contrastive learning的pure的loss function的设计的工作or sample mining的工作,我直接都把他们归类到deep ...
Lifted Structure Loss 可以表示为如下公式 \begin{equation} \mathcal{L}_{\text {lifted }}:=\sum_{i=1}^{m}\left[\log \sum_{y_{k}=y_{i}} e^{\lambda-S_{i k}}+\log \sum_{y_{k} \neq y_{i}} e^{S_{i k}}\right]_{+} \end{equation}\tag{6}\\ ...
softmax loss 需要太多的参数。比如说人脸识别领域，每个不同的人都是一个单独的类别。单GPU的内存通常...
1、Loss：可以应用的各种损失函数 from pytorch_metric_learning.distances import CosineSimilarityfrom pytorch_metric_learning.reducers import ThresholdReducerfrom pytorch_metric_learning.regularizers import LpRegularizerfrom pytorch_metric_learning import lossesloss_func = losses.TripletMarginLoss(distance = Cosine...
。FastReID-MLT是由ResNet50主干、gem pooling和bnneck head实现的。对于batchhardtripletloss函数,一个batch包含4个目标,每个目标有16张...发布这些预先训练好的模型FastRelD很容易扩展到一般的对象检索和人脸识别。我们希望一个共同的软件能把先进的新思想应用到应用中去。3. Architecture ofFastReID在本节中 ...
深度度量学习(Deep Metric Learning, DML) 在很多场景中都发挥着重要的作用,一个经典的应用就是人脸识别,Google 的FaceNet模型使用Triplet-Loss刷新了当时人脸识别的记录,近两年基于Softmax改进的Angular-Softmax, Additive Margin Softmax等在人脸识别成功应用的损失函数,都引入了度量学习的思想。
dynamic learning rate Focus on the hard pair, loss get value only when the pos pair exceeds the limit(too far) and the neg pair is within the margin(dis<1.1) (the absolute distance) pos_loss=torch.log(torch.sum(torch.exp(self.beta*(pos_pair-0.8)))neg_loss=torch.log(torch.sum(torch...
Multi-Similarity Loss with General Pair Weighting for Deep Metric Learning(PDF) Author:Xun Wang, Xintong Han, Weilin Huang, Dengke Dong, Matthew R. Scott CVPR2019 (Citations:237) 核心思想: 根据本文一作在知乎上的回答,本文的一大亮点是提出了通用对加权框架,基于该框架可以对市面上常见的Loss进行分析...
其实想想看，机器学习的核心问题之一便是距离。Metric learning这种可以自适应地学习度量的思想，真的是没...
除此之外，还有更多的metric loss functions。Representation learning旨在学习有效的表征以构建有效的分类、回归和聚类模型。它与Deep metric learning之间的区别并不大，因此有的学者直接将它们称为Metric and Representation Learning，并给出了以下描述。Deep metric learning将表征的学习视为距离计算的一部分，...