metric learning のファッション分野における活躍
この記事の目的は？ ファッションの3つの研究分野において、 metric learning がどう使われているかを説明し、関連文献をいくつか紹介します。 metric learning やファッションの研究に興味を持たれた方が、研究を始めやすくなればと考えています。 street-to-shop image retrieval どんな研究か？ ファッションアイテムの自撮り画像から、ECサイトで使われるような商品画像を検索 するための研究です。ファッションに限らない、一般的な呼び方だと cross-domain image retrieval と呼んだりもします。 図：自撮り画像の例 図：商品画像の例 出典: (M. Hadi Kiapour et al., 2015, ICCV) Where to Buy It: Matching Street Clothing Photos in Onl
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
Deep Metric Learning サーベイ | ALIS
## TL;DR- インターンシップで2週間metric learningをやったのでサーベイ結果をまとめます． - 論文と手法紹介をこの記事でして，実験はまた別記事で行います - N-pair SamplingとAngular LossによるMetric Learningがおそらくもっとも安定位していて良い ## 論文・手法- Triplet Sampling - Triplet Loss - N-pair Sampling, N-pair Loss - L2-constrained Softmax Loss - Angular Loss ## Metric LearningとDeep Metric Learning- Metric Learningは類似度や距離を定義し，それらが近いものでクラスタリングする手法です． - Deep Metric Learningは，距離の定義と抽出をD
【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知 - Qiita
ディープラーニングを使った異常検知が進歩していますが、最新情報を追うのが大変です。 ここでは、最新情報をまとめておきます（随時更新）。 本稿では、以下の内容を記します。 ディープラーニングを使った異常検知について、簡単に歴史をまとめます。 最新の手法（2019年当時）について、ベンチマークを行います。 歴史 完全に独断と偏見で作った歴史です。 全ての論文は読めていないので、ご了承ください。 【～2017年】オートエンコーダによる異常検知 オートエンコーダによる異常検知 2、3年前はオートエンコーダによる異常検知が主流でした。オートエンコーダでは、元画像と再構築画像との差をとって、その和が大きいとき異常と認識させています。Qiitaの記事でも、オートエンコーダによる異常検知はたくさんありますので、気になる人は探してみてください。 Variational AutoEocoder（VAE）による
deep metric learningによるcross-domain画像検索 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所でインターンをしている松井です。本記事では、cross-domain画像検索とdeep metric learningの概要と、cross-domain画像検索で良い精度を達成するためのテクニックを取り上げます。 metric learningの概要 metric learningとは、データ間の関係を表す計量（距離や類似度など）を学習する手法です。 画像分類や、画像検索などに応用できます。 意味の近いデータの特徴量どうしは近く、意味の異なるデータの特徴量どうしは遠くなるような計量を学習 します。 意味の近いデータのペアを positive pair 、意味の異なるデータのペアを negative pair と呼びます。 deep learningが出てくる前の代表的な手法として、マハラノビス距離の共分散行列を学習させる手法があります。 ：データの特徴量 ：パラメータ（共分散
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Using computer vision to weed out product catalogue errors
GitHub - KevinMusgrave/pytorch-metric-learning: The easiest way to use deep metric learning in your application. Modular, flexible, and extensible. Written in PyTorch.
