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...
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...
basic_loss = tf.add(tf.subtract(pos_dist,neg_dist), alpha)#用pos_dist减去neg_dist再加上一个alpha,最终损失只计算大于0的部分 loss = tf.reduce_mean(tf.maximum(basic_loss, 0.0), 0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. T2、Center loss 《A Discriminative Feature Learning Approa...
The triplet-center loss can learn more discriminative features than traditional classification loss, and it has been successfully used in deep metric learning-based 3D shape retrieval task. However, it has a hard margin parameter that only leverages part of the training data in each mini-batch. ...
Triplet-Center Loss for Multi-View 3D Object Retrieval Xinwei He Yang Zhou∗ Zhichao Zhou Song Bai Xiang Bai Huazhong University of Science and Technology {eriche.hust, zhouyangvcc}@gmail.com {zhichaozhou,songbai,xbai}@hust.edu.cn Abstract Most existing 3D object recognition algorithms focus ...
介绍了三元损失(triplet loss)和中心损失(center loss), 并整合提出了新的triplet-center loss(TCL),通过loss来学习每一类的中心点,并使得类内距离(intra-class distance)尽可能小,类间距离(inter-class distance)尽可能大。 提高了特征的区分度(discriminative power) - 相关工作 针对3D object retrieval,现阶段深...
昨天在介绍Center Loss的时候提到了这两个损失函数,今天就来介绍一下。Contrastive Loss是来自Yann LeCun的论文Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping,目的是增大分类器的类间差异。而Triplet Loss是在FaceNet论文中的提出来的,原文名字为:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clust...
如果光看loss function,从softmax,contrastive loss,triplet loss,center loss,normface,large margin loss , Asoftmax loss , coco loss,以及今年的AM,AAM,InsightFace。 这些在聚类上大致上可以分为下面两个类: 1.单纯聚类:contrasitve loss,center loss,normface, coco loss ...
Triplet-Center Loss for Multi-View 3D Object RetrievalXinwei He Yang Zhou ∗ Zhichao Zhou Song Bai Xiang BaiHuazhong University of Science and Technology{eriche.hust, zhouyangvcc}@gmail.com {zhichaozhou,songbai,xbai}@hust.edu.cnAbstractMost existing 3D object recognition algorithms focus onlevera...
Triplet Loss及其梯度 Triplet Loss简介 我这里将Triplet Loss翻译为三元组损失,其中的三元也就是如下图的Anchor、Negative、Positive,如下图所示通过Triplet Loss的学习后使得Positive元和Anchor元之间的距离最小,而和Negative之间距离最大。其中Anchor为训练数据集中随机选取的一个样本,Positiv... ...