Djupa inbäddningar besvarar en enkel fråga: Hur lika är två bilder? Att lära sig dessa inbäddningar är grunden för verifiering, noll-shot lärande, och visuell sökning. De mest framträdande tillvägagångssätt optimera ett djupt konvolutionsnätverk med en lämplig förlustfunktion, såsom kontrasterande förlust eller triplet förlust. Medan ett rikt arbete fokuserar enbart på förlustfunktionerna, visar vi i detta dokument att valet av utbildningsexempel spelar en lika viktig roll. Vi föreslår avståndsvägd provtagning, som väljer mer informativa och stabila exempel än traditionella metoder. Dessutom visar vi att en enkel marginalbaserad förlust är tillräcklig för att överträffa alla andra förlustfunktioner. Vi utvärderar vår strategi på Stanford Online Products, CAR196, och CUB200-2011 dataset för bildsökning och klusterbildning, och på LFW dataset för ansiktsverifiering. Vår metod uppnår toppmoderna prestanda på dem alla.
REF:s arbete visade att medan större delen av forskningen är inriktad på att utforma nya förlustfunktioner spelar valet av utbildningsexempel en lika viktig roll.
Sampling Matters in Deep Embedding Learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}