基于潜在图像嵌入的酒店识别
计算机视觉与模式识别
2021-06-16 v1 信息检索
机器学习
摘要
我们以深度度量学习处理酒店识别问题。我们综述现有方法，并提出一种称为对比-三元组损失（Contrastive-Triplet loss）的对比损失改进。我们构建了一个鲁棒的基准测试流程用于度量学习模型评估，并在 Hotels-50K 与 CUB200 数据集上开展实验。结果表明，Contrastive-Triplet loss 在 Hotels-50k 上取得了更好的检索性能。我们开源了代码。
引用
@article{arxiv.2106.08042,
title = {Hotel Recognition via Latent Image Embedding},
author = {Boris Tseytlin and Ilya Makarov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08042},
year = {2021}
}
备注
IWANN 2021