Befintliga djupt inbäddade metoder i vision uppgifter är kapabla att lära sig en kompakt Euclidean utrymme från bilder, där Euclidean avstånd motsvarar en likhet metriska. För att göra lärandet mer effektivt och effektivt används ofta hård provbrytning, med prover som identifieras genom beräkning av Euclideans funktionsavstånd. Det globala Euclideanavståndet kan dock inte troget karakterisera den sanna egenskapslikheten i ett komplext visuellt funktionsutrymme, där det intraklassiga avståndet i en högdensitetsregion kan vara större än avståndet mellan klasserna i lågdensitetsregioner. I detta dokument introducerar vi en Position-Dependent Deep Metric (PDDM) enhet, som är kapabel att lära sig en likhet metriska adaptiv till lokala funktioner struktur. Mätmetoden kan användas för att välja verkligt hårda prover i ett lokalt område för att vägleda djupt inbäddade lärande på ett online och robust sätt. Det nya skiktet är tilltalande eftersom det kan anslutas till alla konvolutionella nätverk och är utbildad end-to-end. Vår lokala likhet-medveten funktion inbäddning visar inte bara snabbare konvergens och ökade prestanda på två komplexa bildsökning dataset, dess stora marginal natur leder också till överlägsna generalisering resultat under de stora och öppna scenarier för överföring lärande och noll-shot lärande på ImageNet 2010 och ImageNet-10K dataset.
Huang m.fl. REF föreslår positionsberoende djupmått för att lösa problemet att inomklassavståndet i en högdensitetsregion kan vara större än mellanklassavståndet i lågdensitetsregioner.
Local Similarity-Aware Deep Feature Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}