Re-ID using Triplet Loss

一篇讲Person Re-ID的论文，与人脸识别(认证)有很多相通的地方。

文章链接： 《In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification》

GitHub链接：https://github.com/VisualComputingInstitute/triplet-reid 目前尚未公开提供代码。据作者表示，在论文发表后会发布代码。

• • 介绍
    • 三元损失
      • • 具有较大 margins 的最近邻损失
    • 基于FaceNet的三元损失
    • 全批量三元损失
    • hardest batch 的三元损失
    • 提升嵌入损失
    • 距离度量
    • 软边缘分类器（Soft-margin）

• 实验研究

  • • 多个Triplet Loss方案的比较分析

  • 是否进行预训练？

  • 技巧

  • 参考文献

Introduction

Re-ID与图像检索在某些方面有相似之处。从这种角度来看, Google的FaceNet通过Triplet Loss进行训练以获得高度嵌入的特征, 看起来非常适合用于进行大规模范围内的快速