Inlärning bild likhetsmått i ett end-to-end mode med djupa nätverk har visat utmärkta resultat på uppgifter som kluster och hämtning. De nuvarande metoderna fokuserar dock alla på en mycket lokal bild av uppgifterna. I detta dokument föreslår vi ett nytt metriska inlärningssystem, baserat på strukturerade förutsägelser, som är medvetet om den globala strukturen i inbäddningsutrymmet, och som är utformat för att optimera ett klusterkvalitetsmått (NMI). Vi visar den senaste prestandan på standarddatauppsättningar, såsom CUB200-2011 [37], Cars196 [18] och Stanford online-produkter [30] på NMI och R@K utvärderingsmått.
Senare i REF, en annan strukturerad förutsägelse-baserad metod är utformad för att direkt optimera det djupa neurala nätverket med en klusterkvalitet metrisk.
Deep Metric Learning via Facility Location
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}