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Siamese Network+Triplet lossの論文として名高い「FaceNet」の論文を読んだのでその解説と実装を書い... Siamese Network+Triplet lossの論文として名高い「FaceNet」の論文を読んだのでその解説と実装を書いていきます。Train with 1000を使って実験もしてみました。 TL;DR FaceNetはある画像に対して、同一のクラス(人物)の画像、異なるクラスの画像の合計3枚の「Triplet」を作り、画像間の距離を学習する。 画像を特徴量のベクトルに変換し、プロットする一方で、k-Nearest Neighbor法の要領で未知の画像に対するクラスの推定もできる。またクラス数が後から追加されたり削除されたりするようなパターンでも、「画像間の距離」を学習しているため、新たに訓練する必要がなくロバストである。 行列の計算テクニックを使うことで、オンラインのTriplet選択が可能になり、計算量を大きく減らすことができる。 FaceNetをTrain with 100