xCos：用于面部验证任务的可解释余弦度量 官方Pytorch实施“xCos：一个解释的余弦度量的人脸验证任务” 30秒的演示视频（YouTube） 介绍 在“ xCos：用于面部验证任务的可解释余弦指标”中，我们提出了一种新颖的相似性指标，称为“可解释余弦xCos”，它带有一个可学习的模块，可以将其插入大多数验证模型中以提供有意义的解释。 最新的人脸验证模型提取一对人脸图像的深层特征，并计算成对特征的余弦相似度或L2距离。 如果相似度大于阈值，则称两个图像来自同一个人。 但是，通过此标准过程，

清华犬分类深度度量学习 1.简介 清华犬数据集 清华狗是一种精细的狗分类分类数据集，其中超过65％的图像是从人们的现实生活中收集的。 数据集中的每个犬种至少包含200张图像，最多7449张图像。 有关更多信息，请参见。 以下是有关数据集的简要信息： 类别数：130 训练图像数量：65228 验证图像数量：5200 清华犬数据集的变异。 （a）大丹麦犬的外表差异很大，（b）诺威奇梗和（c）澳大利亚梗彼此非常相似。 （） 深度度量学习 深度度量学习（DML）旨在通过训练深度神经网络和距离度

cosine_metric_learning 介绍 该存储库包含用于训练可与一起使用的度量标准表示形式的代码。 该方法在 inproceedings{Wojke2018deep, title={Deep Cosine Metric Learning for Person Re-identification}, author={Wojke, Nicolai and Bewley, Alex}, booktitle={2018 IEEE Winter Conference on Appl