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双曲图像嵌入

Valentin Khrulkov; Leyla Mirvakhabova; Evgeniya Ustinova; Ivan Oseledets; Victor Lempitsky

摘要

计算机视觉任务,如图像分类、图像检索和少样本学习,目前主要由欧几里得嵌入和球面嵌入主导,最终关于类别归属或相似度程度的决策是通过线性超平面、欧几里得距离或球面测地距离(余弦相似度)来做出的。在本研究中,我们展示了在许多实际场景中,双曲嵌入提供了一个更好的替代方案。


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