Under de senaste åren, området datorseende har gått igenom en revolution som främst drivs av tillkomsten av stora dataset och antagandet av djupa konvolutionella neurala nätverk för end-to-end lärande. Personen omidentifiering delfält är inget undantag från detta, tack vare den anmärkningsvärda publiceringen av Market-1501 och MARS dataset och flera starka djupt lärande metoder. Tyvärr verkar en förhärskande tro på samhället vara att triolförlusten är lägre än att använda surrogatförluster (klassificering, verifiering) följt av ett separat metriska inlärningssteg. Vi visar att för modeller som är utbildade från grunden såväl som förtränade, med hjälp av en variant av tripletten förlust att utföra end-to-end djup metriska lärande överträffar någon annan publicerad metod med stor marginal. * Lika lön. Beställning bestäms av en sista minuten mynt flip. 1 En fin översikt över fältet ges i en färsk enkät [40].
REF visar att ett vanligt CNN med en trillingförlust kan överträffa de senaste publicerade metoderna med stor marginal.
In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}