Abstrakt. Vi presenterar en ny hierarkisk tripletförlust (HTL) som automatiskt kan samla in informativa träningsprover (tripletter) via ett definierat hierarkiskt träd som kodar global kontextinformation. Detta gör att vi kan hantera den huvudsakliga begränsningen av slumpmässig provtagning i utbildning en konventionell triplet förlust, vilket är en central fråga för djup metrisk inlärning. Våra viktigaste bidrag är tvåfaldiga. (i) vi konstruerar ett hierarkiskt klass-nivå träd där angränsande klasser slås samman rekursivt. Den hierarkiska strukturen fångar naturligt den inneboende datadistributionen över hela datauppsättningen. (ii) Vi formulerar problemet med triol insamling genom att införa en ny överträdelse marginal, som beräknas dynamiskt baserat på det utformade hierarkiska trädet. Detta gör det möjligt att automatiskt välja meningsfulla hårda prover med vägledning för globala sammanhang. Det uppmuntrar modellen att lära sig mer diskriminerande egenskaper från visuella liknande klasser, vilket leder till snabbare konvergens och bättre prestanda. Vår metod utvärderas på uppdrag av bildsökning och ansiktsigenkänning, där den överträffar standard trippelförlusten avsevärt med 1%18%. Det uppnår nya toppmoderna resultat på ett antal riktmärken, med mycket färre lärande iterationer.
Ge och al. REF föreslår en hierarkisk tripletförlust (HTL) som automatiskt kan samla in insiktsfulla träningsprover genom att använda en fördefinierad hierarkisk struktur som kodar global kontextinformation.
Deep Metric Learning with Hierarchical Triplet Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}