2020-07-16 21:06发布
Triplet loss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，但是有些需求是要精确到个体级别，比如精确到哪个人的人脸识别，所以triplet loss的最主要应用也就是face identification，person re-identification，vehicle re-identification的各种identification识别问题上
当然你可以把每个人当做一个类别来进行分类训练，但是往往最后会造成softmax的维数远大于feature的维数，想想resnet50 global ap出来一个2048的feature对应到一个几万，几十万的分类softmax就可怕。
另外一个结论就是triplet loss通常能比classification得到更好的feature，我个人测试triplet loss至少比classification高10个点。
还有一个优点就是triplet loss 可以卡阈值，triplet loss训练的时候要设置一个margin，这个margin可以控制正负样本的距离，当feature 进行normalization之后，可以更加方便的卡个阈值来判断是不是同一个ID
当然triplet loss也有缺点，就是收敛慢，而且比classification更容易overfitting（此条待考究，并且即使过拟合了也比classification性能要好），此外需要对输入的数据按照label进行特别的排列，非常重要的一点是没有triplet loss的API，新手小白可能连十行代码都不到的triplet loss都写不出来，所以deep learning不只是调库调参而已
现在triplet loss已经有很多改进版本了，可以搜索improved triplet loss， in defense of triplet loss，beyond triplet loss等论文
riplet loss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，但是有些需求是要精确到个体级别，比如精确到哪个人的人脸识别，所以triplet loss的最主要应用也就是face identification，person re-identification，vehicle re-identification的各种identification识别问题上当然你可以把每个人当做一个类别来进行分类训练，但是往往最后会造成softmax的维数远大于feature的维数，想想resnet50 global ap出来一个2048的feature对应到一个几万，几十万的分类softmax就可怕。另外一个结论就是triplet loss通常能比classification得到更好的feature，我个人测试triplet loss至少比classification高10个点。还有一个优点就是triplet loss 可以卡阈值，triplet loss训练的时候要设置一个margin，这个margin可以控制正负样本的距离，当feature 进行normalization之后，可以更加方便的卡个阈值来判断是不是同一个ID当然triplet loss也有缺点，就是收敛慢，而且比classification更容易overfitting（此条待考究，并且即使过拟合了也比classification性能要好），此外需要对输入的数据按照label进行特别的排列，非常重要的一点是没有triplet loss的API，新手小白可能连十行代码都不到的triplet loss都写不出来，所以deep learning不只是调库调参而已现在triplet loss已经有很多改进版本了，可以搜索improved triplet loss， in defense of triplet loss，beyond triplet loss等论文
Python可以说是这几门著名语言里最易理解的了，这就是Python的优点之一，相比较其他语言，PHP，Java，C C++ C#这些语言，
学测试吧，简单容易些
第一语言现在还是java比较好找工作，第二语言学Python或者是go语言都可以了解一下
一、模块介绍1. 定义：模块：本质就是.py结尾的python文件（文件名：test.py，对应的模块名：test）用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类，逻辑：实现一个功能）2. 语法：• import 语句当解释器遇到import语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。...
PythonPython是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富强大的库，常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块轻松链接在一起。因此Python具有：简单易学、数据分析能力强的特点。很多科学家都会自学Python，进行科研数据分析，由此可见Python...
1、简单;2、易学;3、免费开源;4、自动内存管理;5、可以移植;6、解释性;7、面向对象;8、可扩展;9、丰富的第三方库
人工智能是未来发展的一种趋势，也是当下非常流行的行业，是一门包含十分广泛的科学，由不同的领域组合而成，比如说机器学习、计算机视觉等等，研究人工智能涉及的方方面面是非常复杂的，那么为什么说做人工智能使用python比较好呢？1、Python遵循简单、优雅...
Python 是脚本语言，也就是中间件语言，其内核仍然百是纯 c 的性能表达的，而主要性能消耗在脚本的实时编译上。度而对比c，同样的功能，python可以表达比c更加精炼，当然牺牲了一些性能。如果确实对某知个模组性能不满意，还可以使用 c 编写 Python 模块为其...
100-199 用于指定客户端应相应的某些动作。 200-299 用于表示请求成功。 300-399 用于已经移动的文件并且常被包含在定位头信息中指定新的地址信息。 400-499 用于指出客户端的错误。 400 语义有误，当前请求无法被服务器理解。 401 当前请求需要用户验证...
1、相同点（1）都是表现层框架，都是基于MVC设计模型（2）底层都离不开 Servlet API（3）处理请求的机制都是一个核心控制器2、不同点（1）SpringMVC的入口是Servlet，而Struts2的入口是Filter（2）SpringMVC是基于方法设计的，而Struts2是基于类（3）SpringMV...
类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中，将其放在运行时数据区的方法区内，然后在堆区创建一个java.lang.Class对象，用来封装类在方法区内的数据结构。类的加载的最终产品是位于堆区中的Class对象，Class对象封装了类在方法区内的数据结...
（1）idea启动时会有两个快捷方式，安装完后默认生成在桌面的是32位的idea的快捷方式，如果我们使用这个快捷方式运行大项目，一般都会很卡。解决方法是找到idea的安装目录，然后进入bin文件夹，找到名称为idea64的应用程序，右键他生成桌面快捷方式。以后每次...
获取Map集合中所有的key可以通过map集合的keySet()方法获取例如: Map map = new HashMap(); map.put(xx,xx); //存放数据 //.... 省略 Set set = map.keySet(); //可以通过迭代器进行测试 Iterator iter = set.iter...
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1、监控GC的状态使用各种JVM工具，查看当前日志，分析JVM参数的设置，分析堆内存快照和GC日志，根据实际的各区域的内存划分和GC的执行时间，判断是否需要进行优化2、分析结果、判断是否需要优化如果各项参数设置合理，系统没有超时的日志出现，GC频率也不高，...
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