This paper introduces a new fundamental characteristic, \ie, the dynamic range, from real-world metric tools to deep visual recognition. In metrology, the dynamic range is a basic quality of a metric tool, indicating its flexibility to accommodate various scales. Larger dynamic range offers higher flexibility. In visual recognition, the multiple scale problem also exist. Different visual concepts may have different semantic scales. For example, ``Animal'' and ``Plants'' have a large semantic scale while ``Elk'' has a much smaller one. Under a small semantic scale, two different elks may look quite \emph{different} to each other . However, under a large semantic scale (\eg, animals and plants), these two elks should be measured as being \emph{similar}. %We argue that such flexibility is also important for deep metric learning, because different visual concepts indeed correspond to different semantic scales. Introducing the dynamic range to deep metric learning, we get a novel computer vision task, \ie, the Dynamic Metric Learning. It aims to learn a scalable metric space to accommodate visual concepts across multiple semantic scales. Based on three types of images, \emph{i.e.}, vehicle, animal and online products, we construct three datasets for Dynamic Metric Learning. We benchmark these datasets with popular deep metric learning methods and find Dynamic Metric Learning to be very challenging. The major difficulty lies in a conflict between different scales: the discriminative ability under a small scale usually compromises the discriminative ability under a large one, and vice versa. As a minor contribution, we propose Cross-Scale Learning (CSL) to alleviate such conflict. We show that CSL consistently improves the baseline on all the three datasets. The datasets and the code will be publicly available at https://github.com/SupetZYK/DynamicMetricLearning.


翻译:本文引入了一个新的基本特征, 即 \, 动态范围, 从真实世界的衡量工具到深层次的视觉识别。 在计量学中, 动态范围是衡量工具的基本质量, 表明其适应不同尺度的灵活性。 更大的动态范围提供更大的灵活性。 在视觉识别中, 多尺度问题也存在。 不同的视觉概念可能具有不同的语义尺度。 例如, “ 动物” 和“ Plants” 具有很大的语义尺度, 而“ Elk” 则有更小的语义尺度。 在小语义尺度下, 两只不同的精灵可能看起来很深层次的 。 但是, 在巨大的语义规模( 动物和植物), 动态范围, 显示两个不同的语言范围, 显示一个具有挑战性的C/ metrical 定义 。 我们试图在三大语言数据库中, 显示一个可以持续变义的数学模型 。 我们用三种视觉模型, 显示一个可以持续学习的数学模型 。

10
下载
关闭预览

相关内容

度量学习的目的为了衡量样本之间的相近程度,而这也正是模式识别的核心问题之一。大量的机器学习方法,比如K近邻、支持向量机、径向基函数网络等分类方法以及K-means聚类方法,还有一些基于图的方法,其性能好坏都主要有样本之间的相似度量方法的选择决定。 度量学习通常的目标是使同类样本之间的距离尽可能缩小,不同类样本之间的距离尽可能放大。
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
「深度图像检索: 2012到2020」大综述论文,21页pdf
专知会员服务
41+阅读 · 2021年1月30日
元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
275+阅读 · 2020年5月8日
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
专知会员服务
45+阅读 · 2020年1月23日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【泡泡一分钟】DS-SLAM: 动态环境下的语义视觉SLAM
泡泡机器人SLAM
23+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
LibRec 每周算法:Collaborative Metric Learning (WWW'17)
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2017年7月4日
Arxiv
1+阅读 · 2021年5月13日
Hardness-Aware Deep Metric Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月31日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
16+阅读 · 2018年4月2日
VIP会员
相关VIP内容
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
「深度图像检索: 2012到2020」大综述论文,21页pdf
专知会员服务
41+阅读 · 2021年1月30日
元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
275+阅读 · 2020年5月8日
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
专知会员服务
45+阅读 · 2020年1月23日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【泡泡一分钟】DS-SLAM: 动态环境下的语义视觉SLAM
泡泡机器人SLAM
23+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
LibRec 每周算法:Collaborative Metric Learning (WWW'17)
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2017年7月4日
相关论文
Arxiv
1+阅读 · 2021年5月13日
Hardness-Aware Deep Metric Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月31日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
16+阅读 · 2018年4月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员