基于线性分配的难负样本挖掘度量学习

科学家依靠鲸鱼尾巴的形状及其独特的标记来识别鲸鱼的种类,但靠人眼识别和手工标注的过程非常繁琐.而且鲸鱼尾巴照片数据集存在数据分布不均衡的特点,其中个别种类样本数量极少,甚至仅有一份;同时样本个体差异较小,并且包含未知类别,导致以图像分类的方式完成鲸鱼身份的自动标注存在困难.为解决度量学习在该任务下难以分类的问题,在孪生神经网络(SNN)的基础上,利用线性分配问题(LAP)算法进行难负样本挖掘训练过程从而动态地构筑训练批次.首先对训练样本提取图像特征向量,并计算特征向量的相似性度量;然后通过LAP为模型分配样本对,根据度量分数矩阵动态地构筑训练样本批次,针对性地训练困难样本对.在一个数据分布不平衡的鲸鱼尾巴图像数据集和CUB-200-2001数据集上得到的实验结果表明,所提算法在少数类学习和细粒度图像分类上能取得良好的效果.