en
en
Источник
IWANN
Дата публикации
21.08.2021
Авторы
Илья Макаров Борис Цейтлин
Поделиться

Hotel Recognition via Latent Image Embeddings

Deep metric learning, Image retrieval, Contrastive learning

Аннотация

We approach the problem of hotel recognition with deep metric learning. We overview the existing approaches and propose a modification to Contrastive loss called Contrastive-Triplet loss. We construct a robust pipeline for benchmarking metric learning models and perform experiments on Hotels-50K and CUB200 datasets. Contrastive-Triplet loss is shown to achieve better retrieval on Hotels-50k.

Читать в источнике

Похожие публикации

IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society
Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process
Виталий Поздняков, Александр Коваленко, Илья Макаров, M. D. Drobyshevsky, Кирилл Лукьянов
Читать источник
IEEE Access
Scalable Zero-Shot Logo Recognition
Mikhail Shulgin, Илья Макаров
Читать источник
IEEE Access
Refining the ONCE Benchmark With Hyperparameter Tuning
Максим Голядкин, Alexander Gambashidze, Ildar Nurgaliev, Илья Макаров
Читать источник
IEEE Access
Bid Landscape Forecasting and Cold Start Problem With Transformers
Илья Макаров, Дарья Яковлева, Сергей Тельнов, Андрей Фильченков
Читать источник
IEEE Access
Inpainting Semantic and Depth Features to Improve Visual Place Recognition in the Wild
Илья Семенков, Алексей Карпов, Андрей Савченко, Илья Макаров
Читать источник
IWANN
Chemistry-Wise Augmentations for Molecule Graph Self-supervised Representation Learning
Evgeniia Ondar, Илья Макаров
Читать источник
IWANN
Efficient Blind Image Super-Resolution
Olga Vais, Илья Макаров
Читать источник
Связаться
Присоединяйтесь к AIRI в соцсетях
Вы можете задать нам вопрос или предложить совместный проект в области ИИ

Сообщение отправлено.

Спасибо!

Что-то пошло не так. Попробуйте снова