基于深度学习的行人重识别在训练时加入度量学习目的是增大类间间距，减小类内间距。那么在测试的时候还用度量损失吗？我看代码都是直接把待检图像和图像库提取特征，然后用一个距离函数对特征进行排序。那度量学习具体在测试中具体是怎么起作用的？求解答！！！！谢谢了！
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- 2022-12-17 17:11回答 2 已采纳 这个说法是不完全正确的。度量值可以在任何上下文环境中编写，并且它们不一定会立即计算并看到结果。 例如，可以在代码中编写度量值，但它们可能不会在代码编译时立即计算。相反，它们可能会在程序运行时才计算。此
- 2021-10-11 12:21回答 1 已采纳 问题搞复杂了吧，在clustermap中设置参数metric="correlation"就行了，例如 g = sns.clustermap(iris, metric="correlation")
- 2023-02-21 11:29回答 2 已采纳 三元组损失函数的目的是在训练过程中增强相同类别的样本之间的相似性，同时增强不同类别的样本之间的差异性。因此，当三元组损失为负时，表明度量空间中负样本的距离小于正样本的距离，这种情况下模型的性能不如随机
- 2022-05-16 14:59zzhetao的博客 在确定我们的重识别方法之前，我们分析了现在主流的行人重识别算法，主要分为两类，一是表征学习，二是度量学习。 2.1 表征学习（Representation learning） 表征学习把行人重识别的问题当作分类问题，最开始只用...
- 2017-12-16 14:40回答 8 已采纳 机器学习分为监督学习和非监督学习，alphazero根据规则“学习”最好的下棋策略，是一种无监督学习，不需要大数据。但是如果是NLP，人类自然语言，因为“学习”的是人类的语法规则，所以必须有大量的预料
- 2023-02-01 23:37回答 1 已采纳 在进行Householder分解时，需要先定义一个内积，其中度量矩阵是一个对角阵（如diag{1, 2, 3}）。在求取u向量时，如果长度行数小于度量矩阵的阶数，那么就需要求出内积来进行计算。这可以通
- 2021-09-22 17:35回答 2 已采纳 厘米先转换成米，然后除以0.3048，得到的就是英尺数，其中整数部分为foot，小数部分乘以12后，其整数部分为inch
- 2019-11-19 15:37AI新视界的博客 基于度量学习的行人重识别方法中损失函数总结！ 文章目录一、对比损失(Contrasive loss)二、三元组损失(Triplet loss)三、四元组损失(Quadruplet loss)参考文献 一、对比损失(Contrasive loss) 对比损失...
- 2018-12-18 14:57回答 1 已采纳 由图可知正元组有5个，负元组有5个，所以P=5，N=5。 （1）由元组1开始，该元组具有最高的概率得分，取该得分为阈值，即t=0.95，这样，分类器认为大于等于t的为正元组，故元组1为正，而其他元组
- 2021-10-08 10:46回答 1 已采纳 spring boot admin
- 2021-10-21 20:18回答 1 已采纳 sigmoid和和tanh两个函数虽然都是[0, 1]，但是你会发现他们的导数是不一样的，tanh的导数范围是[-1, 1], 而sigmoid的导数范围是[0, 0.25]，在反向传播的时候，sig
- 2020-11-12 21:29魏大明白的博客 行人重识别-度量学习 前言 和前面介绍到的表征学习一样，度量学习也是基于全局特征学习的一种方法，且被广泛用于图像检索领域。不同于表征学习通过分类或者验证的方式，度量学习目的在于通过网络学习两张图片的...
- 2015-01-26 08:31回答 1 已采纳 1920*1080是图像的分辨率 60是60HZ的意思 表示刷新率 i 代表隔行扫描 还有一种是 p 表示逐行扫描
- 2023-11-05 13:02一键难忘的博客 本文将介绍基于深度学习的行人重识别方法，并附上相应的代码实现，帮助读者深入理解和应用该技术。 随着人工智能技术的不断发展，行人重识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，日益受到学术界和工业界的关注。...
- 2022-07-26 22:27今天Java学会了嘛的博客 本文讲了常用的度量学习与表征学习
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