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在过去几年中，计算机视觉领域经历了一场主要由大型数据集的出现以及深度卷积神经网络进行端到端学习的采用所推动的革命。行人再识别子领域也不例外。不幸的是，社区中普遍存在一种观点，认为三元组损失不如使用替代损失（分类、验证）后再进行单独度量学习的步骤。我们展示了，对于从零开始训练的模型以及预训练模型，使用三元组损失的一种变体来执行端到端深度度量学习，在很大程度上优于大多数现有发表的方法。
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Hermans 等人（星期三，）研究了这个问题。
www.synapsesocial.com/papers/69dcce60854f360ad6359219 — DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.1703.07737
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Alexander Hermans
Lucas Beyer
Bastian Leibe
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