Triplet loss

最新推荐文章于 2025-10-17 17:49:54 发布
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本文介绍了一种Hardsamplemining方案的目标函数及应用，详细解释了在选定anchor和positive样本后，如何通过五种不同的策略选择negative样本，以优化模型训练效果。

一种Hard sample mining方案，目标函数如下

最小化 |anchor-positive| - |anchor - negative| + alpha

选定anchor和positive后，negative的选取方式有以下五种：

(0)  在环形区域，跟anchor距离最近的点

(1)  在小圆内，跟anchor距离最近或者跟positive距离最近（两个配置项）

(2)  在小圆内或者环形区域

(3)  两个triplet，一个在小圆内，一个在环形区域，均为离小圆最近的点

(4)  5个triplet，在环形区域。

 

 

TripletLoss
小鹏AI
01-29 808
TripletLoss 什麼是TripletLoss？ TripletLoss 最初是在《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》這篇論文中所提出的 可以学到较好的人脸的特征值（embedding） 和SoftMax相比TripletLoss 更适合训练差异性较小的样本（比如判断人脸相似度） TripletLoss是如何实现的呢？ 首先，我们从训练数据中随机选择一个样本，我们暂且称这个样本是Anchor(锚)(x_a
triplet loss
是云晓不是晓云阿
12-11 831
为了打好基础，还是得深入理解代码啊啊啊，虽然看到代码都头疼，能咋整，还是一点一点来吧T-T，仅自留，毕竟我还是研0的小白。 一、loss部分 首先就是一个难样本挖掘的三元组损失。 class OriTripletLoss(nn.Module): """Triplet loss with hard positive/negative mining. Reference: Hermans et al. In Defense of the Triplet Loss for ..
Loss/损失函数05：Triplet Loss（三元组损失）详解【拉近类内距离、拉远类间距离】【应用场景：人脸识别、图像检索、行人重识别、签名验证、语音识别】
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u013250861的博客
10-17 989
相似的图像（如同一个人的不同照片）在特征空间中距离很近不相似的图像（如不同人的照片）在特征空间中距离很远传统的分类损失（如交叉熵）需要预先知道所有类别，但在人脸识别中，我们可能会遇到训练时没见过的新人脸。Triplet Loss通过学习一个嵌入空间（Embedding Space），使得相似样本靠近，不相似样本远离，从而解决这个问题。三元组结构目标DapαDanDapαDan损失函数L∥fa−fp∥2−∥fa−fn∥2αL∥fa−。
Triplet loss 源码解析
周周周周周大帅的博客
12-31 4339
2021最后一天，赶紧学习一手吧。由于 Triplet loss 很重要，而代码不复习又很容易忘，这里记录一下。 代码在这里：https://github.com/VisualComputingInstitute/triplet-reid 论文在这里：[1703.07737] In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification (arxiv.org) 那咱们开始吧！ 一、Triplet loss 如上图所示，三元组损失(T..
Triplet Loss三元组损失函数
qq_42178122的博客
12-20 8910
定义了一个名为triplet_loss的函数，输入参数为embedding（嵌入特征）、targets（目标标签）、margin（用于增加正负样本之间间距的值）、norm_feat（决定是否对特征进行归一化）以及hard_mining（决定是否启动困难样本挖掘）。
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Triplet Loss 损失函数应用实战-完整代码+数据
06-20
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05-18
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09-22
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05-29
基于文章“FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering”Google Inc 2015 当您只想为通用数据库训练 CNN 时需要这样做，而不需要为每组新图片重新训练它。
PyTorch实现三元组损失Triplet Loss
qq_36892712的博客
05-17 1642
三元组损失（Triplet Loss）是深度学习中用于学习特征表示的重要损失函数，最初在FaceNet论文中提出，后被广泛应用于人脸识别、行人重识别（ReID）等任务。其核心思想是通过锚点样本（Anchor）、**正样本（Positive）和负样本（Negative）**的三元组，让同类样本的特征距离更近，不同类样本的特征距离更远。margin：间隔参数，控制正负样本对之间的最小距离：PyTorch内置的排序损失函数。
triplet loss caffe
02-21
caffe实现triplet loss，博客说明：http://blog.youkuaiyun.com/gu_gu_/article/details/56282299
triplet loss 原理以及梯度推导
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【理解triplet】 【理解triplet loss】 【triplet loss 梯度推导】 【算法实现的小提示】
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booyoungxu的专栏
11-10 420
对于训练数据中的一个随机样本 anchor，选择与anchor为同一类的样本记为positive，选择与anchor不为同一类的样本记为negative，这３个样本构成一个Triplet(anchor, positive, negative) 对Triplet中的每一个元素进行训练得到的特征表示分别为f(xai),f(xpi),f(xni)f(x_i^a),f(x_i^p),f(x_i^n) ，T
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csdn_xmj的博客
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超大青花鱼的博客
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jcjx0315的博客
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Triplet Loss及其梯度  Triplet Loss简介 我这里将Triplet Loss翻译为三元组损失，其中的三元也就是如下图的Anchor、Negative、Positive，如下图所示通过Triplet Loss的学习后使得Positive元和Anchor元之间的距离最小，而和Negative之间距离最大。其中Anchor为训练数据集中随机选取的一个样本，Positive
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