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《A Metric Learning Reality Check》笔记
1 是 metric learning 的一篇学术打假文 回顾了 deep metric learning 领域两个经典工作 contrastive loss triplet loss 和近年来 2017 2019 见文中 Table 6
机器学习
metric learning
度量学习
ShapeDTW代码运行问题记录与解决方法
下载shapeDTW的GitHub代码运行 测试 源码是MATLAB写的 需要保证电脑安装MATLAB 然后根据readme txt文件提示 第一步下载UCR数据集 http www cs ucr edu eamonn time serie
度量学习
编程语言
shapeDTW
深度度量学习(DML)中pair-based方法中的loss
文章目录 前言 一 Constrative loss 1 二 Triplet loss 2 Offline and online triplet mining 参考 三 Lifted Structure Loss 四 N pairs los
度量学习
深度学习
计算机视觉
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Pytorch
基于深度学习的服装图像分类与检索
摘要 面对海量的服装图像数据 如果使用人工进行服装图像的语义属性标注以用于分类和检索 则需要花费大量的人力和时间 而且语义属性并不能完全表达服装图像中的丰富信息 造成检索效果不佳 针对服装图像对多个属性同时进行分类和识别的要求 构建了基于多
度量学习
度量学习:使用多类N对损失改进深度度量学习
度量学习系列 Author 码科智能 使用多类N对损失改进深度度量学习 度量学习是ReID任务中常用的方式之一 今天来看下一篇关于如何改进度量学习的论文 来自2016年NeurIPS上的一篇论文 被引用超过900次 论文 Improved
度量学习
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脸部识别