Riding på vågorna av djupa neurala nätverk, djupt metrisk inlärning har uppnått lovande resultat i olika uppgifter genom att använda triplet nätverk eller Siamese nätverk. Även om det grundläggande målet att göra bilder från samma kategori närmare än de från olika kategorier är intuitivt, är det svårt att optimera målet direkt på grund av den kvadratiska eller kubik urval storlek. Hårt exempel gruvbrytning används ofta för att lösa problemet, som spenderar den dyra beräkningen på en delmängd av prover som anses svåra. Hårt definieras dock i förhållande till en viss modell. Då kommer komplexa modeller att behandla de flesta prover som enkla och vice versa för enkla modeller, som båda inte är bra för träning. Det är svårt att definiera en modell med rätt komplexitet och välja hårda exempel på ett lämpligt sätt eftersom olika prover har olika hårda nivåer. Detta motiverar oss att föreslå det nya ramverket Hard-Aware Deeply Cascaded Embedding (HDC) för att ensemble en uppsättning modeller med olika komplexiteter på kaskad sätt för att mina hårda exempel på flera nivåer. Ett prov bedöms av en serie modeller med ökande komplexitet och endast uppdaterar modeller som betraktar provet som ett hårt fall. HDC utvärderas på CARS196, CUB-200-2011, Stanford Online Products, VehicleID och DeepFashion dataset, och överträffar toppmoderna metoder med stor marginal. * Motsvarande författare : Chao Zhang. frågebild enkelt positiva bilder hårda positiva bilder semi-hårda positiva bilder
REF tar upp frågan om att definiera en modell med rätt komplexitet och välja hårda prover noggrant under utbildningen.
Hard-Aware Deeply Cascaded Embedding
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}