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Metric Learning入門

nishikimi
September 22, 2019

Metric Learning入門

Metric Learningについて基礎的な内容とArcFaceについて内容をまとめた資料です。

nishikimi

September 22, 2019
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Transcript

  1. 解こうとしているタスク 犬 人 猫 Aさん Bさん Cさん 一般物体認識 (通常の画像分類) 特徴

    1クラスあたりのデータ数が少ない   より詳細な物体認識 (通常の画像分類) 過学習を起こしやすい
  2. metric learningの全体像 特徴量抽出器 (モデル) 学習時 利用時 ①同じクラスは 距離が近くなるように 学習 *実際には、n次元のベクトルです

    ②距離(類似度)を算出 検索したい データ 学習時には 1クラス複数枚の 画像が必要 利用時には 1クラス1枚の画像でも よい
  3. metric learningの種類 siamese network triplet network L2 softmax network 発表年

    2006年〜 2014年〜 2017年〜 入力形式 2つペアを入力 3つペアを入力 ペア無しで入力 モデルの 概要 ancher
  4. 参考リンク ・Metric Learning 入門 https://copypaste-ds.hatenablog.com/entry/2019/03/01/164155 ・モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法:

    SphereFace, CosFace, ArcFace https://qiita.com/yu4u/items/078054dfb5592cbb80cc ・ArcFaceの論文 https://arxiv.org/abs/1801.07698 ・Pytorchの実装コード https://github.com/4uiiurz1/pytorch-adacos