ECCVJul, 2022

基于代理的非各向同性概率深度度量学习

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TL;DR该研究提出了基于概率的代理深度度量学习方法，使用方向 von Mises-Fisher（vMF）分布对图像进行建模，以更好地表示类特定差异，并比较了多个分布到点和分布到分布度量之间的代理 - 图像距离，表现出具有不确定性感知能力，更好的梯度性能和整体改进的泛化性能。
deep metric learningproxy-basedprobabilistic approachvon mises-fisher distributionsgeneralization performance
发现论文，激发创造
  • 基于代理的深度度量学习的非等向性正则化

    使用非同构正则化和标准化流方法改进基于代理的测量学习，在代理周围引入非同构分布的样本，从而更好地学习本地结构和优化语境，同时获得比现有方法更好的泛化表现和竞争性结果。

    Mar, 2022

  • 软正交代理的深度度量学习

    本文提出了一种基于 Soft Orthogonality (简称 SO) 的新方法来解决深度度量学习 (DML) 中代理点出现的问题，并结合数据高效的图像变换器 (DeiT) 作为编码器提取图片的上下文特征，以数据集检索等实验结果表明该方法在超越现有技术的同时，还具有更高的可靠性和实用性

    Jun, 2023

  • 通过数据增强域自适应实现基于代理的深度度量学习的改进

    使用数据增强的领域自适应方法改进了代理度量学习，通过对鸟类图像、汽车图像、产品图像和衣物图像的实验表明，该方法显著提高了现有代理损失方法的效果，并获得了优于现有方法的结果。

    Jan, 2024

  • 使用代理实现无需繁琐的距离度量学习

    使用 proxy 点的三元组损失函数能够更快速地优化距离度量学习，提高零样本学习数据集的精度至多 15％，且比其他三元组损失函数的收敛速度块 3 倍。

    Mar, 2017

  • 基于方向统计的深度度量学习在图像分类和检索中的应用

    本文提出了一种基于余弦相似度的 DDML 方法，以更好地利用 L2 归一化，并提出了一种基于 von Mises-Fisher 分布的新型损失函数来学习子空间结构，加上一种新的高效学习算法可以更好地捕捉嵌入空间的整体结构，并在几个标准数据集上进行分类和检索实验，证明我们的方法具有良好的性能和较简单的训练过程。

    Feb, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 自省式深度度量学习

    本研究提出一种内省型深度度量学习（IDML）框架，用于对图像进行不确定性感知的比较。通过不仅使用语义嵌入还使用伴随的不确定性嵌入来表示图像，该框架改进了深度度量学习的性能，并在图像检索和聚类等任务上取得了最先进的结果。

    Sep, 2023