（ICONIP2021）On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image

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本文介绍了一种新的损失函数CentroidTripletLoss，用于图像检索任务，特别是在行人再识别和时尚检索中。该方法通过使用类质心表示降低检索时间和存储需求，同时提高了模型的鲁棒性和准确性。实验表明，这种方法在多个数据集上超越了当前最先进的方法，且推理速度更快，存储需求更低。

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目录* 摘要

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

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The Unreasonable Effectiveness of Data
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