Retinal artery/vein (A/V) classification lays the foundation for the quantitative analysis of retinal vessels, which is associated with potential risks of various cardiovascular and cerebral diseases. The topological connection relationship, which has been proved effective in improving the A/V ...
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。
王安杰学长研究序列 triplet loss 进行normalization之后,可以更加方便的卡个阈值来判断是不是同一个ID 当然tripletloss也有缺点,就是收敛慢,而且比classification更容易overfitting(此条待考究,并且即使过拟合了也比classification性能要好),此外需要对输入的数据按照label进行特别的排列,非常重要的一点是没有tripletloss的AP...
代码已做过gpu上训练的适配: triplet_loss.py 实现策略: 我们选择的是batch_hard策略,即在一个batch中,循环定义每一个样本为anchor,选择距离anchor最大的positive exmaple 记为:d(a,p);选择距离anchor最小negtive example,记为d(a,n),我们的目标是通过训练尽可能缩小d(a,p),增大d(a,n);对于1个anchor来...
不幸的是,大家普遍的认识是the triplet loss 不如使用surrogate losses (classification, verification) followed by a separate metric learning step. 我们表明,对于从头开始训练的模型 或者是 预训练的模型,使用the triplet loss 的一种变体 来执行端到端的深度度量学习,比大多数其他已发表的方法有很大的优势。
另外一个结论就是triplet loss通常能比classification得到更好的feature，我个人测试triplet loss至少比...
4.5Face verification and binary classification 面部验证与二分类 Triplet loss 是一个学习人脸识别卷积神经网络参数的好方法;将人脸识别当成一个二分类问题也可以很好地调整神经网络的参数。 面部验证与二分类 “Taigman Y, Yang M, Ranzato M, et al. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in ...
这样来看,Google的FaceNet利用Triplet Loss训练的高度嵌入的特征,似乎非常适合做这样大范围的高速比对。 可是,非常多的研究文献表明常见的classification或者结合verification Loss比Triplet Loss似乎更适合这个任务。 他们通常将CNN作为特征提取器,后面再接专门的測度模型。
Contrastive Loss (对比loss) 2. Triplet Loss(三元loss) 3. Focal Loss[5] 3.1 引申讨论:其他形式的Focal Loss 参考资料 本文记录一下三种常用的loss function:Contrastive Loss,Triplet Loss,Focal Loss。其中前面两个可以认为是ranking loss类型,Foc......
另外一个结论就是triplet loss通常能比classification得到更好的feature，我个人测试triplet loss至少比...