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19-ICCV-SoftTriple Loss：Deep Metric Learning Without Triplet Sampling

SoftTriple Loss

Multiple Centers

Adaptive Number of Centers

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19-ICCV-SoftTriple Loss：Deep Metric Learning Without Triplet Sampling

1）SoftMax loss is equivalent to a smoothed triplet loss where each class has a single center.

现实中一个类不只有一个中心，例如鸟有很多姿势（从细粒度角度解释）。扩展SoftMax loss，每个类有多中心。

2）learn the embeddings without the sampling phase by mildly increasing the size of the last fully connected layer.不需要采样。
 

SoftTriple Loss

最小化有平滑项 λ的normalized SoftMax loss=最大化平滑的triplet loss

这接下来都是证明推导了些啥？？

 

Multiple Centers

每个类c有k个中心。

对于样本xi选择相似度最大的中心。

 样本xi与所属类yi的距离比其他类j小。

 

Inspired by the SoftMax loss, improve the robustness by smoothing the max operator.

原本是直接选最大值。

现在是对所有值加权求和，为保证和最大，原本较大的值对应的权值q一定也大。

 

 

 

类中心越多，类内方差越小；中心数=样本数时，类内方差为0。

Adaptive Number of Centers

一个中心到其他中心的距离

 K个中心间的L2距离求和

共N个样本，最小化中心间的距离，为0时即合并。

 

class SoftTriple(nn.Module):
    def __init__(self, la, gamma, tau, margin, dim, cN, K):
        super(SoftTriple, self).__init__()
        self.la = la
        self.gamma = 1./gamma
        self.tau = tau
        self.margin = margin
        self.cN = cN # 有cN个类
        self.K = K # 每个类K个中心
        self.fc = Parameter(torch.Tensor(dim, cN*K))
        self.weight = torch.zeros(cN*K, cN*K, dtype=torch.bool).cuda()
        for i in range(0, cN):
            for j in range(0, K):
                self.weight[i*K+j, i*K+j+1:(i+1)*K] = 1
        init.kaiming_uniform_(self.fc, a=math.sqrt(5))
        return
 
    def forward(self, input, target):
        centers = F.normalize(self.fc, p=2, dim=0)
        simInd = input.matmul(centers)
        simStruc = simInd.reshape(-1, self.cN, self.K)
        prob = F.softmax(simStruc*self.gamma, dim=2)
        simClass = torch.sum(prob*simStruc, dim=2)
        marginM = torch.zeros(simClass.shape).cuda()
        marginM[torch.arange(0, marginM.shape[0]), target] = self.margin
        lossClassify = F.cross_entropy(self.la*(simClass-marginM), target)
        if self.tau > 0 and self.K > 1:
            simCenter = centers.t().matmul(centers)
            reg = torch.sum(torch.sqrt(2.0+1e-5-2.*simCenter[self.weight]))/(self.cN*self.K*(self.K-1.))
            return lossClassify+self.tau*reg
        else:
            return lossClassify

 代码里Sij也减去marginM了？

代码：GitHub - idstcv/SoftTriple: PyTorch Implementation for SoftTriple Loss