Dec, 2023

计算机视觉中的深度度量学习概述

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TL;DR通过深度度学习，优化深度神经网络的目标函数在创建输入数据的增强特征表示中起着至关重要的作用。然而，基于交叉熵的损失函数对于具有大的类内差异和低的类间差异的输入数据分布来说往往不够充分。深度度量学习旨在通过学习将数据样本映射到代表性嵌入空间的表示函数，以度量数据样本之间的相似性。它利用精心设计的采样策略和损失函数，帮助优化产生具有低类间和高类内方差的区分性嵌入空间的生成。在本章中，我们将概述该领域最新的进展，并讨论最先进的深度度量学习方法。
deep neural networkscross-entropy-based loss formulationsintra-class varianceinter-class variancedeep metric learning
发现论文，激发创造
  • 深层度量学习的群体损失

    本文提出了 Group Loss 损失函数，基于可微的标签传播方法实现了嵌入在奇异样本中的相似性、不同群组间的低密度特征，得到了用于聚类和图像检索的先进结果。

    Dec, 2019

  • 学习深度度量学习中的批内关联

    本研究提出了一种基于信息传递网络的方法，能够考虑 mini-batch 中全部样本之间的关系，通过加入注意力机制，使得样本能够在信息传递中自行确定重要性，该方法在 CUB-200-2011、Cars196、Stanford Online Products 和 In-Shop Clothes 数据集上取得了最佳效果。

    Feb, 2021

  • 基于半监督学习视角下的内部方差辅助深度度量学习

    该研究提出了一种自我监督的生成辅助排序框架，以半监督视角获得典型监督深度度量学习的类内方差学习方案，该方法通过样本合成以模拟类内样本的复杂变换，并设计了自我监督学习思想下的类内排名损失函数来捕获微妙的类内变异性，从而增强了下游任务的有效性。实验表明，这种方法优于现有最先进的方法。

    Apr, 2023

  • 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

  • 超越二元监督的深度度量学习

    本文引入了一种基于连续标签的深层度量学习新方法，包括使用连续标签进行三元组损失和适应连续标签的三元组挖掘策略，同时实验结果显示该方法在三种不同的图像检索任务中表现出较优异性能。

    Apr, 2019

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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