CVPR2019 Metric Learning、Embedding、Retrieval 相关论文阅读及整理

栏目: 编程工具 · 发布时间: 7年前

Paper List

  1. A Theoretically Sound Upper Bound on the Triplet Loss for Improving the Efficiency of Deep Distance Metric Learning
  2. End-to-End Supervised Product Quantization for Image Search and Retrieval
  3. Ranked List Loss for Deep Metric Learning
  4. On Learning Density Aware Embeddings
  5. Stochastic Class-based Hard Example Mining for Deep Metric Learning
  6. Multi-Similarity Loss with General Pair Weighting for Deep Metric Learning
  7. Deep Metric Learning to Rank
  8. Learning Metrics from Teachers: Compact Networks for Image Embedding
  9. Deep Embedding Learning with Discriminative Sampling Policy
  10. Divide and Conquer the Embedding Space for Metric Learning
  11. Unsupervised Embedding Learning via Invariant and Spreading Instance Feature
  12. Signal-to-Noise Ratio: A Robust Distance Metric for Deep Metric Learning
  13. Deep Asymmetric Metric Learning via Rich Relationship Mining
  14. Hardness-Aware Deep Metric Learning

数据集及评价指标:

CUB-200-2011

Method R@1 R@2 R@4 R@8
1. Discriminative 51.43 64.23 74.31 82.83
3.RLL-(L,M,H) 61.3 72.7 82.7 89.4
5.SCHE 66.2 76.3 84.1 90.1
6.MS 65.7 77.0 86.3 91.2
9. DE-DSP (N-pair) 53.6 65.5 76.9 -
10. DCES 65.9 76.6 84.4 90.6
12. DSML 51.6 54.9 - -
13. RRM 55.1 66.5 76.8 85.3
14. HDML 53.7 65.7 76.7 85.7

CAR196

Method R@1 R@2 R@4 R@8
1. Discriminative 68.31 78.21 85.22 91.18
3.RLL-(L,M,H) 82.1 89.3 93.7 96.7
5.SCHE 91.7 95.3 97.3 98.4
6.MS 84.1 90.4 94.0 96.5
9. DE-DSP (N-pair) 72.9 81.6 88.8 -
10. DCES 84.6 90.7 94.1 96.5
12. DSML 49.1 52.4 - -
13. RRM 73.5 82.6 89.1 93.5
14. HDML 79.1 87.1 92.1 95.5

SOP

Method R@1 R@10 R@100
3.RLL-(L,M,H) 79.8 91.3 96.3
5.SCHE 77.6 89.1 94.7
6.MS 78.2 90.5 96.0
7.FastAP 75.8 89.1 95.4
9. DE-DSP (N-pair) 68.9 84.0 92.6
10. DCES 75.9 88.4 94.9
13. RRM 69.7 85.2 93.2
14. HDML 68.7 83.2 92.4

In-shop

Method R@1 R@10 R@20 R@30
5.SCHE 91.9 98.0 98.7 99.0
6.MS 89.7 97.9 98.5 98.8
7.FastAP 90.9 97.7 98.5 98.8
9. DE-DSP (N-pair) 78.6 93.8 95.5 96.2
10. DCES 85.7 95.5 96.9 97.5

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Unity Shader入门精要

Unity Shader入门精要

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本书不仅要教会读者如何使用Unity Shader,更重要的是要帮助读者学习Unity中的一些渲染机制以及如何使用Unity Shader实现各种自定义的渲染效果,希望这本书可以为读者打开一扇新的大门,让读者离制作心目中杰出游戏的心愿更近一步。 本书的主要内容为:第1章讲解了学习Unity Shader应该从哪里着手;第2章讲解了现代GPU是如何实现整个渲染流水线的,这对理解Shader的工......一起来看看 《Unity Shader入门精要》 这本书的介绍吧!

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