論文の概要: LoOp: Looking for Optimal Hard Negative Embeddings for Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09335v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 19:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 13:57:28.411147
• Title: LoOp: Looking for Optimal Hard Negative Embeddings for Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: loop: ディープメトリック学習のための最適なハードネガティブ埋め込みを探す
• Authors: Bhavya Vasudeva, Puneesh Deora, Saumik Bhattacharya, Umapada Pal, Sukalpa Chanda
• Abstract要約: 埋め込み空間における最適強陰性(LoOp)を求める新しい手法を提案する。 マイニング法とは違って, 最適硬質負を計算するために, 組込みの組込み間の空間全体を考慮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.571160136568455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep metric learning has been effectively used to learn distance metrics for different visual tasks like image retrieval, clustering, etc. In order to aid the training process, existing methods either use a hard mining strategy to extract the most informative samples or seek to generate hard synthetics using an additional network. Such approaches face different challenges and can lead to biased embeddings in the former case, and (i) harder optimization (ii) slower training speed (iii) higher model complexity in the latter case. In order to overcome these challenges, we propose a novel approach that looks for optimal hard negatives (LoOp) in the embedding space, taking full advantage of each tuple by calculating the minimum distance between a pair of positives and a pair of negatives. Unlike mining-based methods, our approach considers the entire space between pairs of embeddings to calculate the optimal hard negatives. Extensive experiments combining our approach and representative metric learning losses reveal a significant boost in performance on three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープメトリック学習は、画像検索やクラスタリングなど、さまざまな視覚タスクのための距離メトリクスを効果的に学習するために使用されています。 トレーニングプロセスを支援するため、既存の方法は、最も情報性の高いサンプルを抽出するためにハードマイニング戦略を使用するか、追加のネットワークを使用してハードシンセサイザーを生成する。 このようなアプローチは異なる課題に直面し、前者では偏りのある埋め込みにつながり、(i)より難しい最適化(ii)より遅いトレーニング速度(iii)後者ではモデルの複雑さが高くなる。 これらの課題を克服するために,我々は埋め込み空間における最適ハード負(ループ)を求める新しいアプローチを提案し,各タプルを最大限に活用し,対の正と対の負の間の最小距離を計算する。 マイニングに基づく手法とは異なり,本手法では組込みの対間の空間全体を考慮し,最適なハード負を計算する。 我々のアプローチと代表的なメトリック学習損失を組み合わせた大規模な実験により、3つのベンチマークデータセットのパフォーマンスが大幅に向上した。

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