参考:https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch 其中的class_balanced_loss.py: View Code 添加注释和输出的版本 ...
转载:https: zhuanlan.zhihu.com p 这里仅当学习使用 度量学习 度量学习 Metric Learning 是一种空间映射的方法,其能够学习到一种特征 Embedding 空间,在此空间中,所有的数据都被转换成一个特征向量,并且相似样本的特征向量之间距离小,不相似样本的特征向量之间距离大,从而对数据进行区分。度量学习应用在很多领域中,比如图像检索,人脸识别,目标跟踪等等。 ...
2020-03-05 15:39 0 1032 推荐指数:
参考:https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch 其中的class_balanced_loss.py: View Code 添加注释和输出的版本 ...
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和contrastive loss的作用类似,就是和softmax loss一起,一个减少类间差距,一个减少类 ...
https://arxiv.org/pdf/1901.05555.pdf skewed 倾斜的,歪斜的 heuristic 启发式的 interpolated插值 focal 焦点的 complem ...
机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...
机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...
机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...