基于深度学习的行人重识别在测试时度量损失还需要吗?

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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