Triplet Loss 徹底解説
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ClassificationとMetric Learningの違い、Contrastive Loss と Triplet Loss、Triplet Lossの改良の変遷など
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Triplet Loss 徹底解説
- 1. Deep Metric Learningの定番 Triplet Loss 徹底解説 2019/03/20 西野剛平 システム本部AIシステム部AI研究開発第一グループ 株式会社ディー・エヌ・エー
- 2. アジェンダ • ClassificationからMetric Learningへ • Contrastive Loss と Triplet Loss • Triplet Lossの変遷 • Triplet Lossの改良 2 Triplet Lossって何？ という人でも、お気持ちを 理解してもらえる事をGoalとする。
- 4. MetricLearning使ったApplication MetricLearningがよく使われるCVタスク • 人物同定 • 顔認識 • 画像検索 • 物体追跡 4 Metric Learningを使わなければいけない理由が、そこにはあるはず・・ => 人物同定（Person Re-Identification）をClassificationタスクとして考えてみる
- 9. Classificationを使ったRe-Identification 課題 • 知っているものしか識別できない。 • 知らない人物も判別する必要のあるPerson Re-Identificationにおいては、そも そもこの構造だとまずい。 • 1Classあたりのデータ数が少ないとoverfittingしてしまう可能性が高い。 • 汎化性能を高めるためには、学習時は大量のデータが必要。 => ちなみに、DeNAの連結社員数は、2,475人。Classificationやるとすると、一人 当り1,000枚ぐらいは欲しいが、現実的ではない。 9
- 10. Classification+ で Re-Identification Classificationの分類機から抽出した特徴量をMetricLearning 10 Embedding Space MetricLearning ・マハラノビス距離学習 ・KISSME ・XQDA
- 11. Classification+ で Re-Identification ClassificationとMetricLearningを一緒にやる 11 ・距離 ・類似度 ・２値分類（同じ or 違う） Classificationタスクとして学習され たモデルから、２つの画像の中間特 徴量を取得。その類似度や距離など を損失として学習
- 12. Classification+ で Re-Identification 課題 • 画像分類は２つ以上の画像の類似性を直接説明しているわけではない。したがって、 画像分類とMetric Learningで、相乗的もしくは相補的な効果が得られているのかは 不明 • 画像分類器の学習データに存在していないクラスは、そもそも特徴が学習されていな い。そのため、後続のMetric Learning部分で、もともと学習データに存在したもの と、そうでないものを、同等の条件で識別できるかは不明である。 12 画像分類の延長線上ではなく、Metric Learningに特化した損失関数を 使った学習が、主流となっている
- 13. Classification+ で Re-Identification（追加） と思っていたが、最近 SphereFaceや CosFaceやArcFaceといった手法がある事を知った。 見事にClassificationを学習しながらMetricLearningも行っていて、目からウロコだった。 詳細な説明は割愛しますが、簡単に言うと、 ClassificationのSoftmax１つ手前の層の重みベクトルが、そのクラスを表す特徴ベクトル として、超球面上にembeddingされていく。sotfmax手前のベクトルにマージンを設ける 事で、クラス間の距離が離れるうように、MetricLearningも行われている。 といったような内容です。 詳細を知りたい場合は下記の記事を読んでみてください。 https://qiita.com/yu4u/items/078054dfb5592cbb80cc 13
- 14. Contrastive Loss と Triplet Loss 14
- 15. Contrastive Loss • ContrastiveLossはSiameseNetで使われる事がほとんど • SiameseNetはパラメータ共有の同じ構造のモデルを利用 S. J. Rao, Y. Wang, G. W. Cottrell. “A deep Siamese neural network learns the human-perceived similarity structure of facial expressions without explicit categories.” in CogSci, 2016. 15
- 17. Triplet Loss 17
- 20. Triplet Lossの登場（CVPR2014） Triplet Lossは、2014年4月にarxivで発表された論文で、画像検索における順位付けを学 習するために提案されたのが最初 ３枚の画像を１セットにし、その中の一つの画像（Query）と似ている方をPositive、似 ていない方をNegative、という風に３枚毎にラベル付けを行っていけばミスもかなり減る。 20J. Wang, Y. Song, T. Leung, C. Rosenberg, J. Wang, J. Philbin, B. Chen, and Y. Wu. "Learning Fine-grained Image Similarity with Deep Ranking." In CVPR, 2014.
- 21. Triplet Network（ICLR 2015 workshop） 2014年12月にarxivに上げられた論文で、画像検索における順位付けといった限られた用 途だけではなく、Triplet LossはMetric Learningを必要とするタスクに対して広く有効な 手法であると紹介。損失関数は、PositiveとNegativeのユークリッド距離をSoftmaxして いる点が前例と異なっている。 21E. Hoffer, and N. Ailon. "DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK." In ICLR workshop, 2015.
- 22. Triplet Network（ICLR 2015 workshop） Triplet NetworkはSamesNetの欠点を改善した手法であると言及 SamesNetでの学習は、２つの画像を近づけたいのか、遠ざけたいのかはコンテキストを 考慮する必要がある。 例えば、性別と名前といったマルチクラスのラベル付きデータセットをMetric Learningす る場合、 22
- 23. Triplet Network（ICLR 2015 workshop） TripletLossの場合は、基準となる画像に対して、類似度が低い方を、もう一方よりも相対 的に遠ざける形となるため、コンテキストの考慮は必要ない。 23
- 24. FaceNet（CVPR2015） 2015年3月に顔認識のSOTAを記録した手法としてGoogle Inc.から発表 • 全体の構造はCVPR2014で提案されたものとほとんど同じ オリジナル要素は、 • 顔の情報（Embedding空間でのベクトルの次元数）を128次元までに圧縮 • Tripletのマイニング方法の工夫により、学習効率を大幅に上げた 24F. Schroff, D. Kalenichenko, and J. Philbin. "Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering." In CVPR, 2015.
- 25. FaceNet（CVPR2015） Triplet Selectionの方法 データセット（k 個のClassと、1Classあたり c個の画像がある場合） Anchorの選び方は kc個、Positiveの選び方は c−1 個、Negativeの選び方は c(k−1) 個 => Tripletの組合せは膨大になり、全てを学習に利用していくのは非効率 mini-batchの中だけでTripletを構築して、Semi-hard Negativeの条件 を満たすもののみをランダムに利用していく戦略を取る 25
- 29. FaceNet（CVPR2015） Hard Negativeを利用しない理由を考えてみる・・・ Hard NegativeのLoss値を減らす最適化は、どちらも短くなるという選択肢がある。 Loss値がマージンよりも大きいため。これは、最終的に dp=0、dn=0、Loss値がα となる 局所解を目指しながら、最適化されてしまう可能性を示唆している。 29
- 32. Triplet Lossの改善（CVPR2016） この問題を解決するTripletLossが提案された。従来のTriplet Lossの項に加えて、 Positiveを一定の大きさ β よりも小さくする項を追加。 相対的な位置関係とは別に、クラス内の距離が βより小さくなるように働く。 32D. Cheng, Y. Gong, S. Zhou, J. Wang, and N. Zheng. "Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function." In CVPR, 2016.
- 33. Triplet LossのDeep Metric Learning（CVPR2016） PositiveやNegativeの長さはユークリッド距離を使うのが一般的ですが、この距離算出自 体もDeepLearningでやってしまうような手法を提案 Shared sub-network と single-image representation（SIR）とcross-image representation (CIR)という３つの要素でネットワークを構成 33 F. Wang, W. Zuo, L. Lin, D. Zhang, and L. Zhang. "Joint Learning of Single-image and Cross-image Representations for Person Re-identification." In CVPR, 2016.
- 34. Triplet LossのDeep Metric Learning（CVPR2016） 図の青色の部分がShared sub-networkで、緑色の部分がsingle-image representation （SIR）で、赤色の部分がcross-image representation (CIR) 34 F. Wang, W. Zuo, L. Lin, D. Zhang, and L. Zhang. "Joint Learning of Single-image and Cross-image Representations for Person Re-identification." In CVPR, 2016.
- 36. Triplet Lossの問題点２ 例えば、下記はEmbedding空間の様子を表した例で、A, B, C ３つのClassが存在。 AnchorをA3、PositiveをA1、NegativeをC1とした場合、前述の条件は満たしている。 36
- 39. Quadruplet Loss（CVPR2017） ３つではなく４つの要素からなる損失関数 最初の項はTriplet Lossと同じ。 ２つめの項も似ているが、別のAnchorを持つNegativeを指定。 => 任意のクラス間距離は、任意のクラス内距離よりも大きくなる 39
- 40. Quadruplet Loss（CVPR2017） 最初のConvolution1,2によりEmbedding Embedding空間内の距離はDeep Metric Learningを使用 最終層でSoftmaxし、２つの画像が違う確率の値をそのまま距離の値として利用 40W. Chen, X. Chen, J. Zhang, and K. Huang. "Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification." In CVPR, 2017.
- 41. Adapted Triplet Loss（ECCV2018） Triplet Lossの性能は、学習時のTripletの選択方法に強く依存 • 学習データを選ぶ必要 • データの偏りによるバイアスが生じる危険性 Domain Adaptationの一種 • ソースドメインの分布をターゲットドメインに近づけながら学習 41 B. Yu, T. Liu, M. Gong, C. Ding, and D. Tao. "Correcting the Triplet Selection Bias for Triplet Loss." In ECCV, 2018.
- 42. Adapted Triplet Loss（ECCV2018） Xは入力データ、Yはラベル を、Source DomainとTarget Domainそれぞれの確率密度関数 を、Embedding空間への変換とすると下記の状態が理想的 42B. Yu, T. Liu, M. Gong, C. Ding, and D. Tao. "Correcting the Triplet Selection Bias for Triplet Loss." In ECCV, 2018.
- 43. Adapted Triplet Loss（ECCV2018） Triplet Lossを次のように変更 Embedding空間での各クラス毎のベクトルの期待値（平均値）の差が小さくなるような Lossを追加 43
- 45. References • https://qiita.com/yu4u/items/078054dfb5592cbb80cc • S. J. Rao, Y. Wang, G. W. Cottrell. “A deep Siamese neural network learns the human-perceived similarity structure of facial expressions without explicit categories.” in CogSci, 2016. • J. Wang, Y. Song, T. Leung, C. Rosenberg, J. Wang, J. Philbin, B. Chen, and Y. Wu. "Learning Fine-grained Image Similarity with Deep Ranking." In CVPR, 2014. • E. Hoffer, and N. Ailon. "DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK." In ICLR workshop, 2015. • F. Schroff, D. Kalenichenko, and J. Philbin. "Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering." In CVPR, 2015. • D. Cheng, Y. Gong, S. Zhou, J. Wang, and N. Zheng. "Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function." In CVPR, 2016. 45
- 46. References • F. Wang, W. Zuo, L. Lin, D. Zhang, and L. Zhang. "Joint Learning of Single- image and Cross-image Representations for Person Re-identification." In CVPR, 2016. • W. Chen, X. Chen, J. Zhang, and K. Huang. "Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification." In CVPR, 2017. • B. Yu, T. Liu, M. Gong, C. Ding, and D. Tao. "Correcting the Triplet Selection Bias for Triplet Loss." In ECCV, 2018. 46
Notas del editor
- 一般物体認識の図
- 一般物体認識と同様のやり方で学習する事で、人の識別を行う事ができる。
- Fさんの画像を入れたとしても、A,B,C,Dの何れかと判断されてしまう。 Classficationタスクは、原理的に答えの中からもっともスコアの高いものを選ぶだけなので、結局のところ、知っているものしか識別する事はできない。
- 知らないモノも判別できるように、Classificationタスクとして直接解くのではなく、出力層の近くの値の特徴量を抽出するためだけに利用する。 抽出された特徴量はEmbeddingされ、MetricLearningによって、同じIDをもつものは近くに、違うIDを持つものは遠くになるよう学習される。
- ClassificationでPre-trainしておいてから、MetricLearningでFine-tuneするやり方と、MetricLearningとClassificationを同時に行うようなやり方が考えられる 画像分類ネットワーク部分の損失関数（Softmax Cross Entropy）とサブネットワーク部分の損失関数の２つがあるので、両者をうまくバランシングしながらネットワーク全体を学習する。
- 学習は２つの画像を１組みとして行われます。各入力画像は、CNN（変換 f ）によって、Embedding空間のベクトルとして配置され、ベクトル間の距離を関数 d で計測します。関数 d はユークリッド距離を使う事が多いですが、Embedding空間の２つのベクトル間の距離を計測できる関数であれば、どのようなものでも問題ありません。Contrastive Loss関数のαはマージンを表しています。yは２つの入力画像 xaと xbのラベルが同じ場合は1、違う場合は 0となります。したがって、dは同じラベル間では小さく、違うラベル間では大きくなるように、CNN（変換 f ）が学習されていきます。
- 学習は、基準となるAnchor画像 xa、Anchorと同じIDのPositive画像 xp、Anchorと違うIDのNegative画像 xnの３つを１組として行われます。各入力画像は、CNN（変換 f ）によって、Embedding空間のベクトルとして配置されます。Embedding空間ではAnchor-Positive間の距離 dp 、Anchor-Negative間の距離 dn を関数 d で計測します。関数 d はユークリッド距離を使う場合が多いですが、Embedding空間の２つのベクトル間の距離を計測できる関数であれば、どのようなものでも問題ありません。
- ちなみに、マージンがない場合はdpもdnも0になってしまう。つまり、一点にフィットしてしまう。
- 画像検索のためのアノテーション作業で、何十枚もの画像を、似ている順番に人手で並べてラベル付けするのは、間違いが多い。 Query-Negative間がQuery-Positive間よりもユークリッド距離が大きくなるように、繰り返し最適化していく事により、画像間の類似性が学習されていきます。画像の検索時は、Embedding空間内で近傍探査して、ユークリッド距離の近い順を、そのまま検索結果の順位とする事ができます。
- 損失関数は、positiveとnegativeのユークリッド距離でSoftmaxしていて、マージンはない。つまり、negathiveがpositiveに対してどれだけ以上離れていれば良いといった、明示的な値はない。 ネットワークの出力値のベクトルの正規化もされていないためか、精度はいまいちのよう。
- 当時の顔認証のSOTAを記録した事もあり、この論文発表以降にTriplet Loss関数がMetric Learningにおけるメジャーな損失関数の１つとして知れ渡った感はあります。
- Easy Negativeに関しては、Lossがないので学習に利用する意味がない。 Semi-Hard NegativeのLoss値を減らそうとする場合ですが、現時点よりもLoss値を減らすための最適化は、相対的にNegativeが長くなるか、Positiveが短くなるかしかありません。
- ポジティブペア単体で学習される。つまり、ContrastiveLossの要素が入っているようなイメージ。
- ユークリッド距離ではなくDeepMetricLearningを使う事で、２つの画像間の複雑な関係を効果的にモデル化することができる。したがって、カメラ間の外観の変化や視点の違いなどに対してもよりロバストにすることができる。 Shared sub-networkはembedding部分、SIRは従来のTripletLoss部分、そしてCIRがDeepLearningを使ってMetricLearningしている部分といった構成となっている。
- CIRはRankSVMの損失関数を利用している。関数gは1000次元のベクトルとなっているが距離（スカラ）にする必要があるので、wを掛けている。wは学習によって獲得されるパラメータ。ちなみに、第一項は正則化の項でwのL２ノルムは小さい程よい（wとgの内積の値を小さく抑える正則化として働く）。αtは定数。ntはトレードオフのパラメータ。
- 実はこの図、全てのTripletの組みに対して条件を満たしている。つまり、Triplet Lossによって十分学習されきった後のEmbedding空間の状態を表しているわけです。
- 例えば閾値を使った同一Classの判定を行おうとした時に、問題がおきてしまう場合があります。
- 十分に学習が進めば、クラス間最小距離はクラス内最大距離よりも大きい事が保証されます。
- 赤色のエリアが新たに加えられた４つ目の要素 Softmaxによって距離は[0,1]の範囲に正規化されるため、損失関数のマージンの値の範囲も決めやすくなる。