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RepMet: Representative-based metric learning for classification on

距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类,无论是在训练数据丰富的标准体系中,还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中。在本文中,我们提出了一种新的DML方法,在一个端到端训练过程中,同时学习主干网络参数、嵌入空间以及该空间中每个训练类别的多模态分布。对于基于各种标准细粒度数据集的基于DML的目标分类,我们的方法优于最先进的方法。此外,我们将提出的DML架构作为分类头合并到一个标准的目标检测模型中,证明了我们的方法在处理few-shot目标检测问题上的有效性。与强基线相比,当只有少数训练示例可用时,我们在ImageNet-LOC数据集上获得了最佳结果。我们还为该领域提供了一个新的基于ImageNet数据集的场景benchmark,用于few-shot检测任务。

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