细粒度分类-车辆分类

Embedding Label Structures for Fine-Grained Feature Representation
CVPR 2016

首先get到了关于image understanding常见的四个名词，困扰了我好久：

• classification 分类
• detection 检测
• segmentation 分割
• retrieval 检索

再关于网络模型的有：

• identification –>分类学习（i.e. Softmax With Loss）
• verification –>度量（相似度）学习（i.e. Contrastive Loss）

重点

To obtain the fine-grained feature representation, a potential solution is to incorporate similarity constraints (e.g. contrastive information [9] or triplets [26, 7])

为了获得细粒度特征表示，需要加入相似性约束，即需要度量学习。

Although the features learned from triplet constraints are effective at discovering similar instances, its classification accuracy may be inferior to the fine-tuned deep models that emphasize on the classification loss, as demonstrated in our experiments. In addition, the convergence speed using such constraints is usually slow.

这部分说明了度量学习的一些弊端：尽管可以有效发现相似实例，但是相比强调分类损失的模型而言，分类精度较差，再者，收敛速度慢。原因也很显然，因为度量学习给的监督信息少（similar or dissimilar constraints vs a specific label among C classes）。
Comparison of the convergence rate on the Stanford car dataset：

Different from the pairwise contrastive loss [9] that forces the data of the same class to stay close with a fixed margins, the triplet loss allows certain degrees of intra-class variance.

这里说明了Pairwise Contrastive Loss 与Triplet Loss的区别，都属于度量学习，但Triplet Loss可以允许一定程度的类间差别，这可以从Contrastive Loss的定义得到，如果同一类的两张图片（即标签为相似），则一定有损失，除非二者特征空间的距离为零！

文章的创新点

1. 多任务学习，具体内容可参考多任务深度学习（MultiTask Learning）
2. Embed Label Structures，这部分又分为两类：hierarchical labels and shared attributes。这些都是针对多标签的数据而言，理解不同层次的相似。

这里论文扩展了triplet loss（ranking loss 的最简单形式）,比如下图：

三元组变成四元组 (ri;p+i;p−i;ni) ，可以简单理解 p+i 为完全相似的样本（粗粒度和细粒度标签都相同）， p−i 为部分相似（只粗粒度标签相同）， ni 为不相似样本（粗粒度标签都不同）。满足：

D(ri;p+i)+m1<D(ri;p−i)+m2<D(ri;ni)

其中m1>m2>0

实际操作还是拆成两个三元组 (ri;p+i;p−i) 和 (ri;p−i;ni) 。具体见论文。

第二篇Deep Relative Distance Learning Tell the Difference Between Similar Vehicles
CVPR 2016
这篇文章做的是实例级别的车辆识别/搜索问题，相比于车辆模型（Vehicle Model）的识别更有挑战性。一般的，车辆识别可以通过识别车牌号来实现，不过这里是从是视觉角度来区分车辆的。主要借鉴Person re-Identification，但是不能直接应用到车辆识别中，因为相同模型的车辆外观几乎相同（文中提到通过一些marks来区分这些车辆，比如一些装饰物，总之还是可以区分的…），所以在区别不同模型的同时，还要区分同一模型中不同的车辆。
综上作者提出了Mixed Difference Network Structure这样一个多任务模型：

上面的分支做车辆模型的分类（Softmax），所以Fc7得到的是车辆模型级别的特征；下面的分支做Deep Relative Distance Learning（相对距离学习，即度量学习），所以Fc7_2得到的是实例级别的特征；最终的Fc8综合了这两个级别的特征。
背后的想法也很直观：判断两张车辆图片是否是同一个车，首先从车辆模型（Fc7）上判断，如果不同，自然不是同一辆车，如果相同，则需使用实例特征（Fc7_2）进一步判断。

文章的创新点

1.发现了传统的Triplet Loss 的缺陷，并进行了改进，提出Coupled Clusters Loss；
2.制作了大规模车辆数据库VehicleID。

这里记录下，为什么在Triplet Loss之前都会对特征进行L2范数归一化的操作：是为了防止损失函数很容易超过0 。

Triplet Loss 输入有三张图片，其中两张图片属于同一类，另一张属不同类。需要在同一类的两张图片中选择一张作为Anchor，所以同样三张图片会有两种不同的输入方式：

而Triplet Loss 的作用是maximize the relative distance between the matched pair and the mismatched pair. 所以左边的输入方式会产生损失值，从而得到矫正。而右边满足了损失函数的条件，不会产生损失，也就不会反向传播，对网络没有任何帮助，但是会造成错误。

关于如何改进直接参考论文吧。