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论文阅读笔记《DeepEMD: Few-Shot Image Classification with Differentiable Earth Mover’s Distance》》-程序员宅基地

技术标签：小样本

来源：CVPR2020
原文：https://arxiv.org/abs/2003.06777v1.pdf
代码：https://github.com/icoz69/DeepEMD

1.核心思想

本文提出一种基于推土机距离的度量学习的小样本学习算法（DeepEMD）。之前的基于度量学习的小样本学习算法通常是利用一个特征提取网络将支持集图像和查询集图像映射到一个特征空间，然后再设计或选择一种距离度量方式，来描述支持集图像和查询集图像之间的相似程度，并以此进行类别预测。而本文则是将图片拆分成多个图块，然后引入一种新的距离度量方式陆地移动距离（Earth Mover’s Distance，EMD，也就是推土机距离，和WGAN里的那个同样类型），计算查询集和支持集图像的各个图块之间的最佳匹配代价来表示二者之间的相似程度。

整体网络流程如下图所示
在这里插入图片描述

2. 实现过程，

2.1 网络结构

主干部分采用了全卷积的ResNet-10网络作为特征提取器。

2.2 创新点

引入EMD距离度量方式，
通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离。分块，这一点和D4NN那篇文章的思想有点像，分成的各个块可以看做局部描述算子
设计了相互参考机制，用于计算每个节点处的权重,这个类似于现在的注意力机制

2.3 算法评价

EMD距离最早是应用于图像检索等领域的，本文将其引入图像分类算法中，主要是看中了其考虑局部图块之间的匹配关系。在先前的文章中我们也提到过，相对于将一整幅图像压缩为一个高度抽象的特征向量，并计算两个特征向量之间的距离作为相似性度量的方式而言，通过比较各个局部图块之间的相似程度来反映两幅图像是否属于同一类别，则更为可靠和准确。但如果是每两个图块之间都逐一比对的话，这计算成本也过于高昂，于是作者就利用EMD方法，通过线性规划的方式寻找两幅图像各个图块之间的最佳匹配方式，并且为不同的位置的图块分配了不同的权重，类似于注意力机制，对于目标区域给予更多注意。

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