Mar, 2023

高分辨率图像检索中基于 Triplet-loss 扩张残差网络的表示学习

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TL;DR本文提出了一种使用三元组损失（triplet loss）的卷积神经网络方法，该方法采用膨胀残差卷积神经网络（dilated residual convolutional neural network）提取高分辨率表示，并通过广义均值池化（Generalized-Mean pooling）方法增强提取的表示的鲁棒性，该方法在 Revisited Paris6k 和 UKBench 等数据集上取得良好的图像检索精度。
content-based image retrievalconvolutional neural networktriplet losshigh-resolution representationsgeneralized-mean pooling
发现论文，激发创造
  • 图像检索的深度视觉表示端到端学习

    本文针对深度学习在实例级图像检索方面表现不佳的问题，提出了基于大规模嘈杂地标数据集的清洗方法、改进的 R-MAC 描述符、基于三元组损失的孪生网络，并在 Oxford 5k、Paris 6k 和 Holidays 数据集上，分别报告了 94.7，96.6 和 94.8 的平均精度，并通过产品量化处理可以实现图像表示的高度压缩。

    Oct, 2016

  • 消除三元组模糊性：语言引导图像检索的共识网络

    本文提出了一种名为 Css-Net 的共识网络模型，通过包含四个不同组成者的共识模块，采用 Kullback-Leibler 散度损失来使它们通过学习减少从噪声三元组中学习到的偏差并达成一致，进而减轻三元组歧义问题，提高基准测试的重要性能。

    Jun, 2023

  • 深度图像检索：学习全局图像表示以用于图像搜索

    本文提出了一种新方法进行实例级别的图像检索，通过聚合多个基于区域的描述符为每个图像生成全局紧凑的固定长度表示，该方法基于一个特定图像检索任务训练的深度架构，利用排序框架来学习卷积和投影权重，并采用区域建议网络来学习应汇集哪些区域以形成最终的全局描述符。

    Apr, 2016

  • 超越三元组损失函数：人员再识别的深度四元组网络

    本篇论文提出一种基于四元组损失和在线难负样本挖掘的四重神经网络用于人员再识别，相对于三元组损失，该方法在训练集和测试集中具有更好的泛化性能和更高的性能表现，并在多个代表性数据集上超过了大部分最先进算法，证明该方法的有效性。

    Apr, 2017

  • 使用三元组网络进行深度度量学习

    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

  • 深度人脸识别的三元组蒸馏

    本文提出了一种增强版本的三元组损失函数，名为三元组蒸馏，在多个数据集上展示了其优于原始三元组损失函数的优越性，能够自适应地变化正负样本之间的间隔，从而更好地利用相似性信息来提高紧凑模型的性能。

    May, 2019

  • 三元组深度二进制嵌入网络的快速训练

    本文针对图像检索任务，提出一种从图像到二进制码的压缩映射方法，使用三元组损失函数进行训练，并通过多标签分类问题和深度卷积神经网络实现高维二进制码的学习，从而实现高效的图像检索。

    Mar, 2016

  • 通过表面重建学习实现可匹配的图像检索

    该论文提出了一种基于卷积神经网络的图像检索方法，采用三元组损失函数和表面重投影技术，获得了丰富的训练数据和有效的表征。该方法可用于 3D 重建中匹配图像检索问题，优于当前主流方法，显著加速了图像检索过程。

    Nov, 2018

  • 使用深度卷积神经网络进行医学图像检索

    提出了一种利用深度卷积神经网络的 CBMIR 系统，该系统在医疗图像分类任务中取得了平均 99.77％的分类准确度和 0.69 的平均平均精度，是用于检索多模态医学图像的最佳方法。

    Mar, 2017

  • 基于三元组的深度相似性学习用于人员再识别

    本文提出了基于三元组卷积神经网络的深度相似性学习框架，采用多数据集训练和双重采样方案，实现了在行人再识别任务中的有效性并表现出与甚至优于现有最先进方法的性能。

    Feb, 2018