Att lära sig finkornig bildlikhet är en utmanande uppgift. Det måste fånga mellan klass och inom klass bildskillnader. Detta dokument föreslår en djup ranking modell som använder djupinlärning tekniker för att lära likhet metriska direkt från bilder. Den har högre inlärningsförmåga än modeller baserade på handgjorda funktioner. En ny flerskalig nätverksstruktur har utvecklats för att beskriva bilderna på ett effektivt sätt. En effektiv triolprovtagningsalgoritm föreslås för att lära sig modellen med distribuerad asynkroniserad stokastisk lutning. Omfattande experiment visar att den föreslagna algoritmen överträffar modeller baserade på handgjorda visuella funktioner och djupa klassificeringsmodeller.
Wang m.fl. I REF föreslogs en finkornig metod för bildlikviditetsinlärning som effektivt fångar upp skillnader i bildkvalitet mellan klass och inom klass.
Learning Fine-Grained Image Similarity with Deep Ranking
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}