Vi föreslår Multi-Query Networks att svara på frågor som "Hitta en sko precis så här, men med högre häl". För att svara på en fråga som denna behöver man en bildrepresentation som fångar alla de olika föreställningarna om likheter som skor kan jämföras med. Men när man lär sig sådana likhetsbaserade inbäddningar med siamesiska eller tripletter nätverk är det vanligt att man antar att bilder bara jämförs med ett unikt mått på likhet. En huvudorsak till detta är att motstridande föreställningar om likheter inte kan fångas upp i ett enda utrymme. För att ta itu med denna brist föreslår vi Multi-Query Networks (MQN) som lär sig inbäddningar differentierade till semantiska distinkta subrymder som fångar de olika begreppen av likheter. Dessutom gör MQNs representationen tolkningsbar genom kodning av olika likheter i olika dimensioner. Vi visar att vårt tillvägagångssätt lär oss visuellt relevanta semantiska subrymder. Vidare, vid utvärdering av triolära frågor från flera likhetsbegrepp överträffar vår modell till och med den noggrannhet som uppnås genom att träna individuella specialiserade nätverk för varje begrepp separat.
Veit m.fl. REF lärde sig visuellt relevanta semantiska subrymder med hjälp av ett multiquery-trillettnätverk.
Disentangling Nonlinear Perceptual Embeddings With Multi-Query Triplet Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}