画像間の類似性を学習することは、多数の視覚タスクの基礎を構成します。一般的なパラダイムは、さまざまなトレーニングクラスを分離する埋め込みを求める、差別的なメトリック学習です。ただし、主な課題は、トレ

arxiv_reader のブックマーク 2021/05/03 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4702096645505971522/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2004.05582v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2004.05582v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2004.05582v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ディープメトリック学習における一般化のための問題の共有</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22metric%20learning%22">metric learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 画像間の類似性を学習することは、多数の視覚タスクの基礎を構成します。一般的なパラダイムは、さまざまなトレーニングクラスを分離する埋め込みを求める、差別的なメトリック学習です。ただし、主な課題は、トレ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210503#bookmark-4702096645505971522"><span class="datetime-body">2021/05/03 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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