度量学习(Metric learning、损失函数、triplet、三元组损失、fastreid)
定义Metriclearning是学习一个度量相似度的距离函数:相似的目标离得近,不相似的离得远.一般来说,DML包含三个部分,如下图.。1)特征提取网络:mapembedding2)采样策略:将一个mini-batch里的样本组合成很多个sub-set3)lossfunction:在每个sub-set上计算loss.应用场景通常是在个体级别的细粒度识别上使用,传统的分类是花鸟狗的大类别的识别,但