Abstract-lära avståndet metriska mellan par av exempel är av stor betydelse för visuell igenkänning, särskilt för person om identifikation (Re-Id). Nyligen föreslås den kontrastiva och tredubbla förlusten för att öka den diskriminativa kraften hos de djupt inlärda dragen, och har uppnått anmärkningsvärd framgång. Som kan ses, antingen kontrasterande eller tripletter förlust är bara ett speciellt fall av Euclidean avstånd förhållanden bland dessa träningsprover. Därför föreslår vi en strukturerad graf Laplacian inbäddande algoritm, som kan formulera alla dessa strukturerade avstånd relationer till grafen Laplacian form. Den föreslagna metoden kan dra full nytta av de strukturerade avståndsförhållandena mellan dessa träningsprover, med den konstruerade kompletta grafen. Dessutom gör denna formulering vår metod enkel att genomföra och super-effektiv. När vi inbäddar den föreslagna algoritmen med softmax-förlusten för CNN-träningen, kan vår metod få mycket mer robusta och diskriminerande djupa funktioner med inter-personlig spridning och intra-personlig kompaktitet, vilket är viktigt för personen ReId. Vi illustrerar effektiviteten av vår föreslagna metod på toppen av tre populära nätverk, nämligen AlexNet[23], DGDNet [50] och ResNet50[17], på senaste fyra allmänt använda Re-Id-riktmärke dataset. Vår föreslagna metod uppnår toppmoderna prestationer.
Cheng m.fl. REF formulerar de strukturerade avståndsförhållandena i grafen Laplacian form för att dra nytta av sambanden mellan träningsprover.
Deep Feature Learning via Structured Graph Laplacian Embedding for Person Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}