（ICONIP2021）On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image

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目录* 摘要

• 1、引言
• 2、提出的方法
  • 2.1 CentroidTripletloss
  • 2.2 聚合表示
• 3、实验
  • 3.1 数据集
  • 3.2 应用细节
  • 3.3 Fashion检索结果
  • 3.4 行人再识别结果
  • 3.5 内存使用和推理时间
• 4、总结

On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image
图像中质心的不合理有效性
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Wong_Persistent_Homology_Based_Graph_Convolution_Network_for_Fine-Grained_3D_Shape_ICCV_2021_paper.html
代码：https://github.com/mikwieczorek/centroids-reid

摘要

图像检索任务包括从一组图库（数据库）图像中找到与查询图像相似的图像。这样的系统用于各种应用，例如行人重新识别(ReID)或视觉产品搜索。尽管检索模型正在积极发展，但它仍然是一项具有挑战性的任务，主要是由于视角、光照、背景杂波或遮挡的变化引起的类内方差大，而类间方差可能相对较低。当前的大部分研究都集中在创建更强大的特征和修改目标函数上，通常基于TripletLoss。一些作品尝试使用类的质心/代理表示来缓解与TripletLo