Contrastive Loss contrastive loss 该函数是 Raia Hadsell等人在2006年发表的论文《Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping》中提出,提出的初始应用是做降维操作(虽然作者全文没提metric learning,但也透露了是通过度量学习来获得降维函数)。 传统的降维方法一般会有两个限制: 一是需要有意义且可计算d...
开源代码:pytorch-metric-learning 官网文档:PyTorch Metric Learning官方文档 基于pytorch-metric-learning实现的度量学习模板代码:pytorch-metric-learning-template 度量学习相关的损失函数介绍 度量学习DML之Contrastive Loss及其变种 度量学习DML之Triplet Loss 度量学习DML之Lifted Structure Loss 度量学习DML之Circle Loss 度...
Siamese的网络定义与LeNet模型基本一致,唯一不同的是把生成10个数字类别概率的顶层替换为生成二维向量的特征层,最后损失函数换为对比损失函数(Contrastive_loss)(很忧伤,该损失函数在PyTorch中暂时没有实现)。因此需要自己实现Contrastive_loss层。 Contrastive_loss函数定义 首先,理解caffe中Siamese网络如和实现的。contrast...
本文是基于 Distance metric learning,目标是学习数据表征,但要求在 embedding space 中保持相似的数据之间的距离近,不相似的数据之间的距离远。 其实在诸如人脸识别和图片检索的应用中,就已经使用了 contrastive loss 和 triplet loss,但仍然存在一些问题,比如收敛慢,陷入局部最小值,相当部分原因就是因为损失函数仅仅只...
孪生网络的loss有多种选择: Contrastive Loss(传统的Siamese使用); Triplet loss(详见Deep metric learning using Triplet network); Softmax loss:将问题转换成二分类问题,即将两个输出的绝对差值映射到一个结点上; 其他损失,比如cosine loss,exp function,欧氏距离等等。
②基于度量学习的ReID方法:度量学习(Metric learning)是广泛用于图像检索领域的一种方法。不同于特征学习,度量学习旨在通过网络学习出两张图片的相似度。在行人重识别问题上,具体为同一行人的不同图片相似度大于不同行人的不同图片。最后网络的损失函数使得相同行人图片(正样本对)的距离尽可能小,不同行人图片(负样本...
以上只是训练的代码,除了三元组损失以外,还有类似的对比损失(contrastiveloss) 可以使用,如果你对这个比较感兴趣,可以在这里找到代码。 https://github.com/adambielski/siamese-triplet/blob/master/losses.py
from pytorch_metric_learning import losses loss_func = losses.ContrastiveLoss() for i, (imgs, labels) in enumerate(dataloader): embeddings = your_model(imgs) loss = loss_func(embeddings, labels) As for the paper, I think I put the wrong one in the README, so I'll fix that. Check...
做regression和low-level vision的目前看来没有明显的区别。
在metric learning的一些主流数据集上，bn based softmax甚至会比triplet hard亦或是sphereface之类的loss...