Bildsökning kan formuleras som ett rankingproblem där målet är att beställa databasbilder genom att minska likheten med frågan. De senaste djupa modellerna för bildsökning har överträffat traditionella metoder genom att utnyttja rangordnade förlustfunktioner, men viktiga teoretiska och praktiska problem kvarstår. För det första, i stället för att direkt optimera den globala rangordningen, minimerar de en övre gräns på den väsentliga förlusten, vilket inte nödvändigtvis resulterar i en optimal genomsnittlig genomsnittlig precision (mAP). För det andra kräver dessa metoder betydande tekniska insatser för att fungera bra, t.ex. särskild förutbildning och hårdnegativ gruvdrift. I detta dokument föreslår vi istället att direkt optimera den globala mAP genom att utnyttja de senaste framstegen i listwise förlust formuleringar. Med hjälp av en histogram binning approximation, kan AP differentieras och därmed användas till end-to-end lärande. Jämfört med befintliga förluster, den föreslagna metoden överväger tusentals bilder samtidigt vid varje iteration och eliminerar behovet av ad hoc tricks. Det fastställer också en ny toppmodernitet på många standardriktmärken för hämtning. Modeller och utvärderingsskript har gjorts tillgängliga på https://europe. neverlabs.com/Deep-Image-Retrieval/.
Nyligen har AP-förlust-REF, som optimerar den globala genomsnittliga precisionen direkt genom att utnyttja listvisa förlustformuleringar, föreslagits och uppnått toppmoderna resultat.
Learning With Average Precision: Training Image Retrieval With a Listwise Loss
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}