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Improving Image co-segmentation via Deep Metric Learning

该方法适用于语义分割二分类。

算法思想：对于最后用于分类的特征图，作为像素的embed vector，采用度量学习的方式，使类内的embed接近，类间的embed远离。如下图所示，直接在原有语义分割模型上添加IS-Triplet loss。

IS-Triplet loss计算过程

步骤：随机在前景中采样2次，每次采样K个点，分别构成集合F1和F2.采用同样的方式，在背景中采样，得到集合B1和B2；

损失函数：

d(a,b)是欧式距离，m设为3.0，[*]+ is a hinge function，表示大于0的取原值，小于0的取0.

总的损失函数：

各个参数设置和训练策略，见原文4.1.3节

实验

P表示准确率

J表示IOU

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