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六、對比 SOTA

與最近的深度度量學習方法對比，我們在四個檢索數據庫上效果均大幅提升，這里僅列出 VehicleID 的效果，其他數據集的效果見原論文。

簡單來說，不同于部分文章中使用更好的網絡結構，更大的輸出維度，或者更大的 mini－batch 來提升效果，強行 SOTA。我們列出 XBM 在 64 的 mini－batch 在不同的主干網絡下及各種維度下的效果，其效果一直是最好的。

七、可視化

更多可視化見論文補充材料，有更多實例說明效果。　

八、總結與展望

第一，本文提出的 XBM 方法能夠記住過去的特征，使得模型的訓練不再僅僅依靠當前 mini－batch 的樣本，而是可以跨越時空進行樣本配對。從而用極小的代價，提供了巨量的樣本對，為 pair－based 的深度度量學習方法取得了巨大的效果提升。這種提升難例挖掘效果的方式，也是突破了過去兩個傳統思路：加權和聚類，并且效果也更加簡單、直接，很好地解決了深度度量學習的痛點。

第二，其實 Memory 機制并不是本文原創，但是用 Memory 來做難例挖掘是一個全新的嘗試。同樣在 CVPR 2020 獲得 Oral，也是由 Kaiming He 作為一作的 MoCo 也是這種思路。本文的方法其實可以認為是 MoCo 在 ｍ＝0 的特例，Kaiming 通過動量更新 key encoder，可以直接控制住特征偏移。作者認為，這種方法還會在很多任務帶來提升，不局限于 Kaiming 的自監督表示學習，以及此前我們一直關注研究的度量學習（或者說監督表示學習）。

第三，在本文中，雖然 XBM 在所有的 pair－based 的方法都有提升，但是明顯在對比損失（Contrastive Loss）上提升最大，具體原因待考。另外，我們也把在無監督表示上表現很好的 infoNCE 方法用到了深度度量學習，但效果并不顯著。作者認為這兩個問題的答案是同一個，且有值得深究的價值，希望在后續研究中進行進一步跟進探索。

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