【摘 要】
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度量学习作为衡量样本间相似度的基础技术,广泛用于图像检索、图像聚类和人脸识别等计算机视觉领域相关任务中。度量学习通过学习一个样本映射空间,使得空间中相似样本的距离近,不相似样本的距离远,从而达到样本分离的目的。目前度量学习与深度神经网络相结合,可应用于更加复杂的场景,但随着应用的不断拓展,冗余繁杂的信息也为度量学习任务带来了更多挑战。本文对深度度量学习方法开展研究,以现存方法中的三个研究难题为切入
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度量学习作为衡量样本间相似度的基础技术,广泛用于图像检索、图像聚类和人脸识别等计算机视觉领域相关任务中。度量学习通过学习一个样本映射空间,使得空间中相似样本的距离近,不相似样本的距离远,从而达到样本分离的目的。目前度量学习与深度神经网络相结合,可应用于更加复杂的场景,但随着应用的不断拓展,冗余繁杂的信息也为度量学习任务带来了更多挑战。本文对深度度量学习方法开展研究,以现存方法中的三个研究难题为切入点进行深入剖析,分别提出应对策略。本文的主要工作和贡献如下:（1）针对人工标注误差导致的标签噪声干扰问题,本文额外构建一个内存空间,用于存储训练集中的干净样本,并以其中的数据分布特征为参考,指导过滤器进行动态学习。本文将内存空间的构建与过滤器的学习共同输入到迭代训练过程中,从而不断训练模型的标签噪声筛除能力。（2）针对采样边界无法根据数据分布自适应调整的问题,本文设计了一种自适应学习数据分布的采样策略。相对于采用固定边界的策略,本文通过高斯分布刻画了不同类间的数据分布情况,以此针对不同类间分布指导采样策略进行自适应学习,并利用原始记录值与当前变化值不断更新数据分布。（3）针对加权策略中样本信息使用不充分的问题,本文利用采样策略中分层次采样所设定的采样边界,细化不同分布范围内信息的贡献权重,在不同的分布范围设定不同的权重系数。本文根据样本携带的信息量,最大化利用样本信息,从而避免单一加权模式下的精度损失。（4）综合上述三方面工作,本文提出基于数据分布的抗噪分层加权深度度量学习方法（Noise-Resistant Hierarchical Weighting Method for Deep Metric Learning Based on Data Distribution,NRHWD）。本文在CUB-200-2011、Cars196以及SOP等度量学习领域的3个公开数据集上,通过与N-pair Loss、Ranked-List Loss和Memory Contrastive Loss等6种优秀深度度量学习方法的对比实验,以及针对自身模型的超参数敏感性实验和剥离实验,验证了NRHWD的优越性和有效性。
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