論文の概要: Multi Proxy Anchor Loss and Effectiveness of Deep Metric Learning
Performance Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03997v2
- Date: Mon, 11 Oct 2021 01:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-12 11:11:44.542300
- Title: Multi Proxy Anchor Loss and Effectiveness of Deep Metric Learning
Performance Metrics
- Title(参考訳): マルチプロキシアンカー損失と深層学習性能指標の有効性
- Authors: Shozo Saeki, Minoru Kawahara, and Hirohisa Aman
- Abstract要約: 本稿では,新しいプロキシベースの損失と新しいDML性能指標を提案する。
MPA損失は、微細な画像のための2つのデータセット上で、最先端のパフォーマンスを新たに達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep metric learning (DML) learns the mapping, which maps into embedding
space in which similar data is near and dissimilar data is far. In this paper,
we propose the new proxy-based loss and the new DML performance metric. This
study contributes two following: (1) we propose multi-proxies anchor (MPA)
loss, and we show the effectiveness of the multi-proxies approach on
proxy-based loss. (2) we establish the good stability and flexible normalized
discounted cumulative gain (nDCG@k) metric as the effective DML performance
metric. Finally, we demonstrate MPA loss's effectiveness, and MPA loss achieves
new state-of-the-art performance on two datasets for fine-grained images.
- Abstract(参考訳): ディープメトリック学習(dml)はマッピングを学習し、類似したデータが近く、類似したデータが遠くにある埋め込み空間にマップする。
本稿では,新しいプロキシベース損失と新しいDML性能指標を提案する。
本研究では,(1)マルチプロキシアンカー(mpa)損失を提案するとともに,プロキシベース損失に対するマルチプロキシアプローチの有効性を示す。
2) 有効DML性能指標として, 良好な安定性とフレキシブルな正規化割引利得(nDCG@k)測定値を確立する。
最後に, MPA損失の有効性を実証し, MPA損失は, 微細な画像のための2つのデータセットに対して, 新たな最先端性能を実現する。
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