深度元度量学习（DMML） 此存储库包含ICCV19论文的PyTorch代码：深度元度量学习，包括对Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的人员重新识别实验。 要求 Python 3.6+ PyTorch 0.4 tensorboardX 1.6 要安装所有python软件包，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 数据集 正在下载 可以从下载Market-1501数据集。 可以从下载DukeMTMC-reID数据集。 准备 下载完上面的数据集后，将它们移动到项目根目录下的datasets/文件夹中，并将数据集文件夹分别重命名为“ market1501”和“ duke”。 即， datasets/文件夹应组织为： |-- market1501 |-- bounding_box_train |-- bo

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这是全面介绍AOI(Age of Information)的资料。AOI是一个衡量信息新鲜度的一个指标，由于AOI这个概念比较新，全面介绍AOI的资料目前比较少

PyTorch中的深度度量学习 Learn deep metric for image retrieval or other information retrieval. 我们的XBM被提名为2020年CVPR最佳论文。 知乎XBM上的一个博客 我写了一个知乎文章，通俗快速解读了XBM想法动机： 欢迎大家阅读指点！ 推荐最近发表的不是我写的DML优秀论文： 来自康奈尔科技大学和Facebook AI 摘要：过去四年来，深度度量学习论文一直宣称准确性方面取得了长足进步，通常比十年前方法的性能提高一倍还多。 在本文中，我们将仔细研究该领域，以了解是否确实如此。 我们在这些论文的实验设置中发现了缺陷，并提出了一种评估度量学习算法的新方法。 最后，我们提供的实验结果表明，随着时间的推移，这种改进最多只能算是微不足道了。 XBM：DML的新Sota方法，被CVPR-2020接受为口服，并被提名

少量学习的原型网络 NIPS 2017论文》的代码。 如果您使用此代码，请引用我们的论文： @inproceedings{snell2017prototypical, title={Prototypical Networks for Few-shot Learning}, author={Snell, Jake and Swersky, Kevin and Zemel, Richard}, booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems}, year={2017} } 训练原型网络 安装依赖 该代码

关于mnist的度量学习（ 和）和t_SNE的可视化 n_pair_loss n_pair_angular_loss 用法 从终端运行pip install -r requirements.txt python src/utils/mnist_to_img.py返回由标签分隔的mnist数据python src/n_pair_train.py将模型保存到src/checkpoints/checkpoint.pth.tar并记录logs/2019_00_CNN/* python src/t_SNE.py显示t_SNE

Survey_of_Deep_Metric_Learning：深度度量学习和相关作品的全面调查

主要介绍了keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

containers: - args: - --cert-dir=/tmp - --secure-port=4443 - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP - --kubelet-use-node-status-port - --kubelet-insecure-tls image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/k8s_police/metric-server:v0.5.0

metrics-server/metrics-server:v0.5.0 已打包 docker load -i metric-serverv0.5.0.tar && docker image ls