本文引入了一种基于连续标签的深层度量学习新方法，包括使用连续标签进行三元组损失和适应连续标签的三元组挖掘策略，同时实验结果显示该方法在三种不同的图像检索任务中表现出较优异性能。

Apr, 2019

本研究介绍了一种使用深度神经网络学习图像相似度度量的方法，该方法采用 “连体” 结构体系，可以统一学习颜色特征、纹理特征和度量。论文还比较了不同数据集上训练和测试结果，结果表明该方法在人员再识别方面性能显著优于现有方法。

Jul, 2014

本文提出了一种新的中等正样本挖掘方法来训练鲁棒的 CNN 以解决人员重识别中的大变化问题。在此基础上，通过度量权重约束来改进学习，从而使学习到的度量具有更好的通用性。实验表明，这两种策略能够有效地学习到鲁棒的深度度量，并且相应地，我们的深度模型在几个人员重识别基准测试上显著优于现有的最先进方法。因此，本文提出的研究可能对启发人员重识别的新深度模型的设计有用。

Nov, 2016

本文提出了一种新颖的深度度量学习方法，该方法将三元组模型和嵌入空间的全局结构相结合，依赖于智能挖掘过程以在低计算成本下产生有效的训练样本，通过自适应控制器来加快训练过程的收敛速度，并在实验证明相比其他竞争挖掘方法，我们的方法可以更快地进行更准确的三元组 ConvNets 训练，同时在 CUB-200-2011 和 Cars196 数据集上实现了最新的嵌入结果。

Apr, 2017

本文提出了三元组网络模型，通过距离比较来学习有用的表示方法，在多个数据集上的结果显示其比竞争对手孪生网络学习了更好的表示方法，而且还探讨了其作为无监督学习框架的未来可能用途。

Dec, 2014

本研究探讨了基于全卷积神经网络的个性化活动识别方法，通过个人三元组深度嵌入，并与基线方法等进行了比较，结果表明三元组损失提供了最佳性能。

Jan, 2020

本文介绍了一种通过简单地重新参数化传统的 softmax 分类方案来有效优化余弦相似度的方法，在两个抽取的特征对应相同身份时会更加接近，这种方法被用于大规模行人再识别数据集中达到了竞争性的好结果。

Dec, 2018

本文介绍了一种基于深度学习的可扩展的距离驱动特征学习框架，用于处理智能视频监控中的人员再识别问题，并展示了其在各个数据库上的有效性。该框架采用三元组单元的生成以及优化梯度下降算法解决三元组三倍扩增的问题。

Dec, 2015

通过深度度学习，优化深度神经网络的目标函数在创建输入数据的增强特征表示中起着至关重要的作用。然而，基于交叉熵的损失函数对于具有大的类内差异和低的类间差异的输入数据分布来说往往不够充分。深度度量学习旨在通过学习将数据样本映射到代表性嵌入空间的表示函数，以度量数据样本之间的相似性。它利用精心设计的采样策略和损失函数，帮助优化产生具有低类间和高类内方差的区分性嵌入空间的生成。在本章中，我们将概述该领域最新的进展，并讨论最先进的深度度量学习方法。

Dec, 2023

本文介绍了一种关于场景感知的三维人体动作预测的方法，通过建模人与场景之间的相互作用，通过人与场景之间的相互距离来约束人体的局部和全局运动，提出的方法在合成和真实数据集上的表现优于现有方法。

Oct, 2023