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三元组损失(triplet loss)及其改进

1.三元组损失定义 F. Schroff, D. Kalenichenko, and J. Philbin. FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. In CVPR, 2015. 其中xa指anchor样本,xp为anchor的正样本,xn为anchor的负样本,α为正常数。   困难(N<P),一般(P>N && Loss>0),简单(P>N && Lo

leetcode- Increasing Triplet Subsequence

题干描述 算法描述 使用变量small和mid,分别初始化为最大整数值遍历数组,设当前数值为nums[i] 如果nums[i]<=small:则 s m a

overleaf创建表格

表格的创建,可以 在这个网站在线生成表格的代码。 https://www.tablesgenerator.com/# % Please add the following required packages to your document preamble: % \usepackage[normalem]{ulem} % \useunder{\uline}{\ul}{} \begin{table}[] \begin{tabular}{|c|c|c|c|c

基于SparkGrapX的自定义加权网络的最短路径规划

0 背景 实际工作中,需要使用最短路径算法,之前一直使用neo4j中的函数,想要和大数据平台结合,就想到了sparkGraphX,之前基本只使用python,不熟悉java和Scala的开发,多方查阅和学习,特此做个记录。 1 关于开发环境 idea-scala + spark的jar包,在scala工程中导入spark的jar包,就可以使用spark相

PacNet

背景 短语音不足以收集到足够的帧来学习音素信息,不同说话人的相同语句的相似度,可能大于同一个人不同语句的相似度。 实现流程 acoustic stem的输入为40维Fbank,phonetic stem的输入为100维ASR bottleneck features。 两个stem由中间的couple stem连接,第一层的couple stem的输

Keras之Mask R-CNN:《极限挑战》第四季第2期助力高考—使用Mask R-CNN代替Photoshop抠图、颜色填充框出目标检测

Keras之Mask R-CNN:《极限挑战》第四季第2期助力高考—使用Mask R-CNN代替Photoshop抠图、颜色填充框出目标检测 导读 没有伞的孩子只能努力奔跑!奔跑吧,相信自己!博主提前祝莘莘学子2018年高考顺利!Nothing is impossible.Just do it!         目录 输出结果 设计思路 核心代

1899. 合并若干三元组以形成目标三元组(Medium)

题目 题目及示例 我的题解 triplets中的数组一一与target中对比,如果有大于target的数,则不能加入运算;如果有等于target的数,则可以确定在target中的位置。 class Solution { public boolean mergeTriplets(int[][] triplets, int[] target) { boolean[] confirmed

[LeetCode] 1899. Merge Triplets to Form Target Triplet

A triplet is an array of three integers. You are given a 2D integer array triplets, where triplets[i] = [ai, bi, ci] describes the ith triplet. You are also given an integer array target = [x, y, z] that describes the triplet you want to obtain. To

GraphX 学习笔记

不错的link   ​         Spark GraphX是一个分布式图处理框架,Spark GraphX基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口,极大的方便了大家对分布式图处理的需求。Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式的图处理系统。图的分

【2021】2月1日-2月7日

2月1日——2月4日 计划 修改CNN loss函数,将基于集合的距离度量加入训练中将CNN作为GAN的鉴别器,实现别人代码复现 实现步骤 一、Deep Metric Learning 阅读《Deep Cosine Metric Learning for Person Re-identification》阅读《In defense of Triplet Loss for Person Re-Iden

【LeetCode】334. Increasing Triplet Subsequence 递增的三元子序列(Medium)(JAVA)

【LeetCode】334. Increasing Triplet Subsequence 递增的三元子序列(Medium)(JAVA) 题目地址: https://leetcode.com/problems/increasing-triplet-subsequence/ 题目描述: Given an integer array nums, return true if there exists a triple of indices (i, j, k) such that i

334. Increasing Triplet Subsequence(也可以使用dp动态规划)

Given an unsorted array return whether an increasing subsequence of length 3 exists or not in the array. Formally the function should: Return true if there exists i, j, ksuch that arr[i] < arr[j] < arr[k] given 0 ≤ i < j < k ≤ n-1 else return

C语言数据结构-三元数组Triplet

#include <stdio.h> #include<stdlib.h> #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLF -1 #define OVERFLOW -2 typedef int Status; typedef int ElemType; typedef int *Triplet; Status InitTriplet(Triplet &T,

数据结构学习笔记【第1章 绪论】

第一章:绪论 1.1 什么是数据结构 介绍了三种类型数据结构:线性、树、图 1.2 基本概念和术语 数据:指能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。 数据元素:数据的基本单位。 数据项:一个数据元素由若干个数据项组成,是数据不可分割的最小单位。 数据对象:性质相同的数据元素的集

一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss

一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss 翻译自FesianXu, 2020/1/13, 原文链接 https://gombru.github.io/2019/04/03/ranking_loss/ 前言 ranking loss在很多不同的领域,任务和神经网络结构(比如siamese net或者Triplet net)

抽象数据类型三元组的定义

主要功能:构造三元组;销毁三元组;用e返回T的第i元的值;置T的第i元的值为e;判断是否为升序排列;判断是否为降序排列;求最大值;求最小值;显示三元组。 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 //<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

FaceNet论文笔记: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

本文是对人脸识别的经典论文《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》的一些笔记。笔记主要是基于文章来的,也参考引用了深度之眼CV方向Paper班的PPT。 论文下载地址 https://arxiv.org/abs/1503.03832 1. 引言 1.1 人脸识别的主要任务及挑战

triplet

询问次数<=min(2*n,n+35) 一种类似hash的交互题 部分分n=5,限制10次 发现都问出来可以通过次数和大小确定所有的值和对应位置! n比较大 发现(X1,X2,i)能确定一些情况,不能确定的一定在二者之间,每次可以缩小范围!   手玩,考虑通过次数和大小确定对应关系吧。。 然后考虑利用已知怎样推

Triple Loss

Pass Anchor image through all layers Pass Positive image through same layers Pass Negative image through same layers Compute Loss: L(A,P,N) = max(|| f(A) - f( P) ||2 - || f(A) - f(N) ||2 + alpha, 0 前言】 最近,learning to rank 的思想逐渐被应用到很多领域,比如

[论文笔记]CVPR2016_Person re-identifcation by multi-channel parts-based cnn with improved triplet loss f

Title: Person re-identifcation by multi-channel parts-based cnn with improved triplet loss function Authors: De Cheng, Yihong Gong, Sanping Zhou, Jinjun Wang, Nanning Zheng Affiliations: Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong Un

LC.334. Increasing Triplet Subsequence

class Solution(object): def increasingTriplet(self, nums): """ 每次记录最小的两个值,如果新的num比这两个最小值都要大,那么满足 """ small1, small2 = float("inf"), float("inf") for num in nums:

Problem 9

Problem 9 # Problem_9.py"""A Pythagorean triplet is a set of three natural numbers, a < b < c, for which,pow(a, 2) + pow(b, 2) = pow(c, 2)For example, pow(3, 2) + pow(4, 2) = 9 + 16 = 25 = pow(5, 2).There exists exactly one Pythagore

设计抽象数据类型三元组并完成一系列操作

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct{ double element; }Triplet; void creat(Triplet &L, double v1, double v2,double v3) //创建三元组 { L.element = (double )malloc(3sizeof(double)); if(L.elementNULL) { printf(“申请内存失败”); exit(-1);