Apr, 2024

利用质心三元损失学习嵌入向量进行机器抓取中的物体识别

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TL;DR基于基础模型的对象识别模型训练中，采用质心三元组损失的方法，实现了高准确率和灵活的输入尺寸，同时在需要细粒度检测的 HOPE 数据集上表现优于相关方法。
发现论文，激发创造
  • 学习图像聚类嵌入：三元组损失方法实证研究

    本文在嘈杂标签的假设下，使用 Triplet Loss 训练卷积神经网络学习能区分特征，并通过 K-means 和相关聚类评估三种 Triplet Loss 公式的聚类性能，提出一个新的公式优于现有方法，应用于 CIFAR-10 图像分类数据集。

    Jul, 2020

  • 多视角 3D 物体检索的三元中心损失

    研究了在三维目标检测中，利用不同的深度度量学习方法来提高检索效果的效果，并针对性的提出了三种不同的模型评估方式 —— 三元组损失、中心损失和三元组 - 中心损失，进行了广泛的实验验证和效果评估，最终和已有领先算法进行了效果对比。

    Mar, 2018

  • TripletTrack：使用三元组嵌入和 LSTM 的 3D 对象跟踪

    本文探讨了使用三元组嵌入和运动表示相结合的方法，对三维物体进行跟踪，通过实验证明该方法有效地再识别物体，并且可以在遮挡，漏检和不同场景中准确地检测再次出现。

    Oct, 2022

  • 车辆重新识别：使用三元组嵌入的高效基线

    本文利用三元组嵌入解决了摄像头网络中车辆重新识别的问题，通过学习一个嵌入空间并使用三元组 Loss 函数提高了识别正确率。

    Jan, 2019

  • 使用动态间隔的三重损失函数进行三维物体实例识别和姿态估计

    本论文提出了一种使用卷积神经网络进行局部对象在杂乱环境中的 3D 对象实例识别和姿态估计的方法，通过引入动态边界到多样性拓扑学习的三元组损失函数中，来在低维描述符空间上建立对象相似度模型，采用新背景噪声类型和表面法线等多种模态的图像数据进行训练，形成了更高维的特征表征以及更好的训练平衡性。

    Apr, 2019

  • 人物重识别中三元组损失的防御

    该研究探讨了计算机视觉中人物重新识别子领域中三元组损失函数的表现，与其他损失函数相比，它能够更好地进行端到端的深度度量学习。

    Mar, 2017

  • 关于在图像检索中质心的不合理有效性

    本文提出了在训练和检索中使用平均质心表示法的图像检索方法。通过对类的单个嵌入进行聚合表示类，无论在嵌入稳定性还是检索速度上都有出色的表现。在两个数据集上的实验表明，该方法在时尚检索和 ReID 应用中具有优越性。

    Apr, 2021

  • 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

  • 人员再识别的增量三元组间隔学习

    此论文提出了一种多阶段训练方法和全局难样本挖掘方法来提高匹配度，通过实验展示在 Market-1501、CUHK03 和 DukeMTMCreID 等多个数据集上获得了比多数已有方法更高的性能表现。

    Dec, 2018

  • 面向对象的多目标跟踪

    该研究提出了一种视频基于物体为中心的模型，通过适应物体为中心的插槽以及构建完整物体原型来处理遮挡，仅需要稀疏的检测标签进行物体定位和特征绑定，无需 ID 标签，并通过自我监督的期望最大化损失函数实现物体关联，实验证明了该方法在物体为中心的学习领域的卓越性能。

    Sep, 2023