【摘 要】
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现有度量学习方法中基于元组的损失训练速度慢、基于代理的损失未考虑数据间细粒度的语义关系.针对这些问题,结合两者的优势提出了一种面向细粒度图像的数据关联代理损失(data relation proxy loss,DRPLoss)函数.采用具有批量归一化(BN)层的inception网络作为嵌入网络,在度量空间中利用梯度相互交互学习数据间的相关关系,并使用温度缩放调节DRPLoss对嵌入向量进行监督训练.在CUB-200-2011和Car-196数据集上验证了不同嵌入维度的DRPLoss的有效性,recall
【机 构】
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重庆理工大学 计算机科学与工程学院,重庆400054
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现有度量学习方法中基于元组的损失训练速度慢、基于代理的损失未考虑数据间细粒度的语义关系.针对这些问题,结合两者的优势提出了一种面向细粒度图像的数据关联代理损失(data relation proxy loss,DRPLoss)函数.采用具有批量归一化(BN)层的inception网络作为嵌入网络,在度量空间中利用梯度相互交互学习数据间的相关关系,并使用温度缩放调节DRPLoss对嵌入向量进行监督训练.在CUB-200-2011和Car-196数据集上验证了不同嵌入维度的DRPLoss的有效性,recall@1评价指标分别提升了2％和6.4％.实验结果表明,相比基于元组的损失和基于代理的损失,DRPLoss的训练速度更快,对细粒度图像检索的性能有显著性提高.
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