引导式深层度量学习

Jun, 2022

Guided Deep Metric Learning

Jorge Gonzalez-Zapata, Ivan Reyes-Amezcua, Daniel Flores-Araiza, Mauricio Mendez-Ruiz, Gilberto Ochoa-Ruiz...

TL;DR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。

Abstract

deep metric learning (DML) methods have been proven relevant for visual similarity learning. However, they sometimes lack generalization properties because they are trained often using an inappropriate sample sel

deep metric learning generalization manifold guided deep metric learning few-shot learning

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

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

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

DiVA：用于深度度量学习的多样化视觉特征聚合

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。

Apr, 2020

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

半监督度量学习：深度复苏

本文研究了面向深度学习的半监督度量学习，提出了基于随机和图的方法，通过传播标记数据对的相似度来挖掘度量学习的三元组约束，并施加正交性约束以避免模型萎缩。

May, 2021

去噪多相似度公式：鲁棒性度量学习的自适应计划驱动方法

本文提出了基于自适应采样的均衡自适应度量学习（BSPML）算法，该算法采用去噪多相似度计算，并将噪声样本作为极其困难的样本，并根据样本权重自适应删除样本以提高模型的稳健性和泛化能力。

Nov, 2022

深度度量学习的排序列表损失

该研究提出一个新的排名列表损失函数来解决现有排名损失函数存在的两个限制，即忽略一些有用的实例和压缩数据分布，以实现在深度度量学习中更快的收敛和更好的性能。

Mar, 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

深度关系度量学习

本文提出了一种深度关系度量学习（DRML）框架，用于图像聚类和检索。该方法采用可自适应学习的特征集合来建模类内和类间分布，并使用关系模块和图建模在图像上进行关系推理，得到一种关系感知嵌入来测量相似性，从而有效提高了当前深度度量学习方法的效果。

Aug, 2021