類似の画像を見つけるための詳細な学習モデル（ローカリティセンシティブハッシュ）

Question

同じオブジェクトの異なる画像があります。写真は異なる角度から作られているので、写真上のオブジェクトは同じですが、写真そのものは全く異なる場合があります。

同じオブジェクトの異なる写真に類似した/近いベクトルを生成するディープ学習モデルの例がありますか？ （顔検出のように思えるようです...）

Answer 1

あなたが探しているものは、同じネットワークを介して2枚の画像を渡し、異なる画像間の距離を最大化して最小化しようとするシャムネットワークです類似のものの間。別の変形では、2つの代わりに3つの画像を使用し、1つはアンカーとして作用し、他の2つは元のクラスと同じクラスに属し、別のクラスは異なるクラスに属し、アンカーからの距離を最小化し最大化します。これを達成する損失関数は、コントラスト損失関数である。対照的な損失の実施については、hereをご覧ください。私は個人的にVGG-16を簡単に調整することができました。

ここで同じ

1. Learning visual similarity for product design
2. Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification

の背後にある数学や理論を理解するために、あなたが見なければならないいくつかの論文があります