这也是为什么在这篇论文之前,Person Re-Identification的researcher普遍不看好triplet loss:因为当我们 run naive triplet training时,很快训练就会陷入停滞,而如果我们要挑选hard positive/negative,又往往很time consuming。并且我们很难清晰地去定义 "good" hard triplets:如果我们选择太"hard"的triplets,training又会unstab...
1703.In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification 论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
通过上述得到的人脸特征需要使用Triplet Loss对网络进行训练, Triplet Loss的思想就是相同id的两个图片在特征空间上的距离小于不同id的两个图片在特征空间上的距离,并且约束要小于一个margin以上,loss的示意图与具体公式表达如下: - Triplet训练样本选取。在训练过程中需要选择较难的样本来加快模型的收敛,及不满足上述...
论文阅读——TR-GAN: Topology Ranking GAN with Triplet Loss for Retinal Artery/Vein Classification,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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 Clustering,是对Contrastive Loss的改进。接下来就一起来看看这两个损失函数...
Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function CVPR 2016 摘要:跨摄像机的行人再识别仍然是一个具有挑战的问题,特别是摄像机之间没有重叠的观测区域。本文中我们提出一种多通道 基于part 的卷积神经网络模型,并且结合改善的三元组损失函数来进行最终的行人再识别。具...
OursTCOursTC:在OursTOursT的基础上用了改进的triplet loss function OursTPOursTP:多通道的网络和最初的triplet loss function OursTPCOursTPC:多通道的网络结构和改进的triplet loss function 训练小数据集和大数据集时网络结构稍有变化(卷积层数) 分类: 论文阅读 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 拎壶冲AR...
如下图所示,在两个场景A和B中,loss都是0,但是我们更希望得到B中的结果。 也就是说,这个损失函数的结果并不可信,比如下图是某次实验在Epoch=50左右时的结果,train和dev的损失都是0,但是明显,这个结果并不令人满意。 其它损失(Other Losses) 另一种熟悉的损失函数(由Yan LeCun和他的团队在论文Dimensionality Re...
一篇很nice的论文 大部分机翻,可能有不通的地方,建议结合原文一起看 基于Hybrid Similarity Measure和Triplet Loss的局部描述子学习 摘要 最近的研究表明,局部描述符学习得益于L2归一化的使用,然而,文献中缺乏对这种效应的深入分析。在本文中,我们研究了L2归一化如何影响训练期间的反向传播描述符梯度。根据我们的观察,...
E⁃mail:zxf@bjut edu cn基于 TripletLoss 损失函数的舌象分类方法研究孙萌 张新峰摘 要 目的 舌象体质分类对后续肿瘤患者舌象的客观化辨证具有重要意义,但对于中医舌图像而言,部分类型的舌图像样本较难采集,达不到目前流行的深度学习方法需要的样本数量,且基于传统分类的深度学习只注重寻找具有相似特征,导致...