Det moderna bildsökningssystemet kräver semantisk bildförståelse, och ett problem som ändå är under adress är att lära sig ett bra mått för att mäta likheten mellan bilder. Medan djup metrisk inlärning har gett imponerande prestandavinster genom att extrahera hög nivå abstraktioner från bilddata, en korrekt objektiv förlustfunktion blir den centrala frågan för att öka prestandan. I detta dokument föreslår vi en ny vinkelförlust, som tar hänsyn till vinkelförhållandet, för att lära sig bättre likhet metriska. Medan tidigare metriska inlärningsmetoder fokuserar på att optimera likheten (kontrastiv förlust) eller relativ likhet (triplet förlust) av bildpar, vår föreslagna metod syftar till att begränsa vinkeln vid den negativa punkten av tripletter trianglar. Flera gynnsamma egenskaper observeras i jämförelse med konventionella metoder. För det första införs stor variation, vilket förbättrar robustheten av målet mot facit varians. För det andra införs en tredje ordnings geometrisk begränsning, som fångar upp ytterligare lokal struktur av trioltrianglar än kontrasterande förlust eller triolförlust. För det tredje har bättre konvergens påvisats genom experiment på tre allmänt tillgängliga datauppsättningar.
Wang m.fl. REF förbättrar tripletförlusten genom att införa ett geometriskt förhållande i tredje ordningen.
Deep Metric Learning with Angular Loss
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}