ECCVAug, 2018

度量学习的深度随机集合

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TL;DR本文提出了一种新颖、可推广和快速的方法，定义了一组嵌入函数集合，并通过随机挑选小的标签子集来学习每个嵌入函数。实验证明，这些嵌入集合可创建有效的嵌入函数，这些函数用于图像检索，并在 CUB-200-2011、Cars-196、In-Shop Clothes 检索以及 VehicleID 上提高了最先进的性能。
发现论文，激发创造
  • BIER 强化独立嵌入的深度度量学习

    本文研究了深度神经网络中图像对的相似性函数的学习方法，通过利用嵌入集合中的独立性来提高嵌入的鲁棒性，并借助在线梯度提升问题来划分深度网络的最后嵌入层。通过提出两个损失函数来增加集合的多样性，可用于权重初始化过程或训练期间，对图像检索任务的评估表明，我们的度量学习方法在多个数据集上均取得了比业界领先方法更好的表现。

    Jan, 2018

  • 基于注意力机制的深度度量学习集成

    本文介绍了一种基于注意力机制和分散度损失函数的深度指标学习方法，通过生成不同的注意力遮盖让不同的学习器关注样本的不同时空域特征，从而提高特征学习的多样性；实验结果表明，该方法在图片检索任务上优于现有的最优方法。

    Apr, 2018

  • 基于设施位置法的深度度量学习

    该研究利用深度网络以端到端的方式学习表示和相似度度量，在全局测度学习的基础上优化深度测度嵌入，进而获得在分类和检索任务上的最先进表现。

    Dec, 2016

  • 度量嵌入的半监督深度学习

    本文提出了一种基于深度度量嵌入的半监督学习算法，利用少量标注数据和无标注数据的相对距离关系约束，得到在欧氏空间内区分力强的分类器，并可用于基于最近邻分类的应用。

    Nov, 2016

  • 通过提升的结构特征嵌入进行深度度量学习

    本文介绍了一种利用训练批次的算法，将向量的成对距离提升到成对距离矩阵，从而以学习结构化预测目标的方式来优化最先进的特征嵌入方法，同时在 CUB-200-2011、CARS196 和 Online Products 数据集上进行实验，证明在所有实验的嵌入尺寸上都能够显著提高。

    Nov, 2015

  • 随机线性代数快速标签嵌入

    本文介绍了一种利用等级约束估计和低维度标签嵌入之间的对应关系发现的快速标签嵌入算法，该算法适用于多类和多标签数据集，并且其运行时间比朴素算法快效果显著，该方法在两个大规模公共数据集上进行了验证，并获得了最先进的结果。

    Dec, 2014

  • 嵌入式泛化的可视化

    本文主要研究深层度量学习，特别是嵌入函数的学习，以及不同三元组选择策略对于学习效果及泛化能力的影响，同时介绍了一种基于可视化工具的嵌入效果展示方法。

    Sep, 2019

  • 度量学习中的泛化问题：嵌入层是否应该是嵌入层？

    本研究探讨了使用其他层进行特征提取以及加入新的规范化实践对深度度量学习的影响，表明在小至中规模数据下，使用其他层进行特征提取有助于使模型更好地泛化，可以提高细粒度图像检索的性能。

    Mar, 2018

  • 极大输出空间的快速标签嵌入

    本文提出了利用排名约束估计与低维标签嵌入之间的对应关系来发现一种新的、快速的标签嵌入算法，并展示了其在多类问题和多标签问题中的应用，最终实现了指数级的运行时间优化，其中在两个大规模公共数据集上的结果优于现有技术。

    Mar, 2015

  • 嵌入式类模型和无样本元训练的少样本学习

    该研究提出了一种适用于任意类别和任意样本数的少样本学习嵌入方法，通过定义隐式的类别表示函数和学习原型和模型参数来实现，其中类别嵌入涵盖了度量学习，并能够在不拥挤的类别表示空间中添加新类别，并取得了基准数据集最好的性能表现。

    May, 2019