ECCVApr, 2020

DiVA：用于深度度量学习的多样化视觉特征聚合

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TL;DR通过多个互补的学习任务，同时优化训练信号以学习一种单一模型，以实现更强的泛化能力和在多个已建立的深度度量学习基准数据集上的最新性能。
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发现论文，激发创造
  • 深度度量学习中训练策略和泛化性能的重访

    本文通过对深度度量学习算法的客观比较研究，发现了深度度量学习算法饱和度高于文献中表明的水平，并揭示了嵌入空间密度与模型泛化性能之间的相关性，并提出了一种简单有效的训练正则化方法来提高基于排名的深度度量学习模型的性能。

    Feb, 2020

  • 引导式深层度量学习

    本文提出了一种新的由两个独立模型构成的度量学习结构 Guided Deep Metric Learning，通过使用 Few-Shot Learning 的角度来生成一个基于带标签数据的先验知识的减少的假设空间，之后通过离线的知识蒸馏方案来指导或规则化学生模型的决策边界，提高在分布偏移下的一般化，并获得了高达 40% 的 (Recall@1, CIFAR10) 改进。

    Jun, 2022

  • 自适应密度判别度量学习

    本文针对之前的距离度量学习算法中存在的一些问题，提出了一种通过分布模型在表示空间中自适应评估相似性，并通过惩罚类别分布重叠实现局部判别的新方法，在多项任务上取得了最新的分类结果，并提高了所学表示的属性集中度和层次恢复能力。

    Nov, 2015

  • 基于记忆虚拟类别的深度度量学习

    本研究提出了一种新的深度度量学习的训练策略 MemVir，通过记忆嵌入特征和类别权重并利用它们作为额外的虚拟类别，实现了对虚拟类别的利用，从而提高了对未见类别的泛化能力，同时通过逐步增加虚拟类别来增加学习难度，改善了学习稳定性和最终性能。

    Mar, 2021

  • 将语言引导集成到基于视觉的深度度量学习中

    采用语言指导目标来进行视觉相似性学习，以更好地实现语义一致性并提升 Deep Metric Learning 的泛化能力。实验证明，语言指导方案可在各项基准测试中实现明显的模型无关性改善，并取得具有竞争力和最先进的结果。

    Mar, 2022

  • 密度自适应的深度度量学习

    本论文提出将数据的密度测量集成到 DML 的优化框架中，以在端到端的训练过程中自适应平衡类间相似性和类内变异性，通过在三种嵌入方式上增加密度适应性，不断地在三个公共数据集上展示清晰的改善。

    Sep, 2019

  • 基于势场的深度度量学习

    深度度量学习的一篇研究论文通过使用替代方法，建立了一个组合模型，引入电场物理学的启发，将潜在作用场作用在不同类别图像嵌入之间的交互上，并在实际数据集中实现了优异的性能。

    May, 2024

  • 多阶段度量学习实现细粒度视觉分类

    本研究提出了一种多阶段度量学习框架，针对细粒度视觉分类中高维特征向量的学习问题，通过距离度量学习解决了相互关联且难以区分的子类别和大量内部类差异等问题，并在 FGVC 基准数据集上取得了显著的性能提升。

    Feb, 2014

  • 深度度量学习中分享有助于泛化

    本论文旨在探究在不需要额外注释或训练数据的情况下，如何学习图像相似性的特征。通过构建一种新的三元组采样策略，实验结果表明，该方法可以显著提高深度度量学习的性能，并在各种标准基准数据集上实现了新的最优结果。

    Apr, 2020

  • 音视频说话人验证的弱监督多任务学习

    本文介绍了一种实现鲁棒的多模式人物表示以优化开放式音视频说话人验证的方法。通过探索多任务学习技术，我们提高了距离度量学习方法的性能，并展示了一个弱标签的辅助任务可以增加学习到的说话人表示的紧凑性。同时，我们将广义端到端损失（GE2E）扩展到多模态输入，并证明其在音视频领域可以达到竞争性的性能。最后，我们引入了一种非同步音视频采样的随机策略，该策略在训练时能改善泛化效果。我们的网络在说话人验证方面达到了最先进的水平，并在 VoxCeleb1-O/E/H 的三个官方试验列表中报告了 0.244%、0.252%、0.441% 的等错误率（EER），据我们所知，这是 VoxCeleb1-E 和 VoxCeleb1-H 的最佳已发表结果。

    Sep, 2023