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摘要
随着数码相机和智能手机的普及，每天都有成千上万的图像从这些设备中产生，
因此从大型数据集中准确地检索图像是一项巨大的挑战。深度度量学习旨在通过使
用深度非线性映射获得更有判别力的嵌入空间，提高图像检索任务的准确率。大多
数深度度量学习方法都侧重于设计损失函数来改进对样本相似度的利用，进而学习
更有判别力的嵌入空间。难样本挖掘是提高深度度量学习性能的重要手段，其核心
是通过充分利用样本相似度来准确评估样本的困难程度
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