Abstrakt. Vi är intresserade av det storskaliga lärandet av Mahalanobis avstånd, med ett särskilt fokus på personåteridentifiering. Vi föreslår en metriska lärande formulering som kallas Viktad Ungefärliga Rank Komponentanalys (WARCA). WARCA optimerar precisionen överst genom att kombinera WARP-förlusten med en regularizer som gynnar ortonormala linjära kartläggningar, och undviker rank-bristiga inbäddningar. Med hjälp av denna nya regularizer kan vi anpassa den storskaliga WSABIE-proceduren och utnyttja Adam stokastisk optimeringsalgoritm, vilket resulterar i en algoritm som skalar graciöst till mycket stora data-uppsättningar. Dessutom härleder vi en kärnoriserad version som gör det möjligt att dra nytta av toppmoderna funktioner för omidentifiering när datauppsättningens storlek tillåter kärnberäkning. Riktmärken på senaste och standard omidentifieringsdata-uppsättningar visar att vår metod slår befintliga state-of-the-art tekniker både i termer av noggrannhet och hastighet. Vi ger också experimentell analys för att skugga lampor på egenskaperna hos den regularizer vi använder, och hur det förbättrar prestanda.
Jose och Fleuret REF komplett re-ID-uppgift med en metrisk inlärningsformulering som heter viktad ungefärlig rankkomponentanalys (WARCA).
Scalable Metric Learning via Weighted Approximate Rank Component Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}