面向细粒度图像的数据关联代理损失
Data relation proxy loss for fine-grained image
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
摘要
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。
基金项目
重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0144)
重庆理工大学研究生创新资助项目(clgycx20202095,clgycx20202089)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0137
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3826-3830
文章编号: 1001-3695(2021)12-055-3826-05
发布历史
[2021-12-05] 印刷出版
引用本文
苟光磊, 杨雨, 朱东旭. 面向细粒度图像的数据关联代理损失 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3826-3830. (Gou Guanglei, Yang Yu, Zhu Dongxu. Data relation proxy loss for fine-grained image [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3826-3830. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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