相似图片搜索 功能区分类准确率: 0.985 损失函数 triple-loss label-smooth center-loss 等等 说明: (无法提供数据集；数据集是属于公司的，仅仅将训练代码以及测试效果给出) 修改了 torch-keras 的代码 todo 增加其它维度的损失函数 是否更好 ? 训练 nohup python group_match_main.py > train.log 2>&1 & 使用过程当中 使用欧式距离 实际使用过程当中发现数据标签存在很多问题 会导致训练有一些问题 下面是相似的示例 (按照欧式距离排序) 搜索目标 相似 top16 非相似 16 相似 top16 非相似 16 搜索目标 相似 top16 非相似 16
