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行人重識別——表徵學習與度量學習
時間 2021-01-09
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深度學習和行人重識別
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根據損失分類:表徵學習和度量學習 表徵學習:沒有直接在訓練網絡的時候考慮圖片間的相似度,而把行人重識別任務當做分類問題或者驗證問題來看待 度量學習:通過網絡學習出兩張圖片的相似度,在行人重識別問題上,表現爲同一行人的不同圖片間的相似度大於不同行人的不同圖片 表徵學習 分類損失&驗證損失 分類損失又稱id損失:利用行人的id作爲訓練標籤來訓練模型,每次只需要輸入一張圖片 驗證損失:輸入一對(兩張)行
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