图像索引在高德地图POI数据生产中的应用

行时交融也是该企业特有的核心技术难点。

上图4. 数较重构发生变化的POI匾请特别注意

二 核心技术应对方案

匾参考参考资料的核心技术应对方案主要都有图表迭代和数学工具改进两块。在图表生成以外，我们分作了冷启动则会生成图表以及数学工具迭代生成图表两个步骤。在数学工具改进以外，我们新设计了一个多一般适度参考参考资料数学工具，都有视觉特性谱系和较重构谱系两以外，主要是权衡到匾的较重构接收者比较丰富，因此将视觉特性接收者与较重构接收者进行时交融。针对视觉特性接收者形态的提炼，我们必要性新设计了当前形态谱系与渐进形态谱系，并分别进行时了改进。既有核心技术前提如下上图简述：

上图5. 既有核心技术应对方案

首先借助于有别于比如说插值Sift则会生成数学工具所须要的特训图表，完造出数学工具的冷启动；并且在数学工具上中央线后，对中央线上人文书工作业结果进行时则会挖掘，并组织造出特训图表，以迭代数学工具改进。多一般适度参考参考资料数学工具是基于三元组损失惨重（Triplet Los）的内积努力学习前提下进行时新设计的，输出都有了：1）POI匾的上图象接收者；2）POI匾的较重构接收者。上图象接收者适用双谱系进行时形态提炼，较重构接收者适用BERT进行时形态提炼，最后如此一来将较重构形态与视觉特性形态进行时交融。

1 图表

为特训参考参考资料数学工具，并不一定须要进行时比如说级标示，即按照POI匾粒度进行时标示。而在各有不同参考资料之中筛选同一POI匾是一件十分复杂的文书工作，如果进行时人道工标示的话，则都会造成较贵的标示造出本，并且未大规模标示。因此，我们新设计了一套恰当高效的特训图表则会生成方式将，可可用数学工具冷启动，整个节目无须要任何人工标示。

我们独创了有别于形态点比如说插值马克思主义，借助于Sift形态点比如说插值对两趟参考资料之中的所有匾进行时两两比如说，并通过内点数须要求量对比如说结果进行时筛选，即内点数须要求量远大于阈值的比如说匾看做同一匾。并不一定来说，有别于形态点比如说插值都会共存泛化适度太低疑虑，由此生成的特训图表很可能会引发数学工具未不太好努力学习，也就是说充分体现在：1）特训样品较为恰当；2）几类冲突，即同一匾分作多个几类；3）几类偏差，即各有不同匾分作同一几类。因此，我们针对该疑虑进行时了附加改进：1）采用多趟参考资料比如说结果，大大提高同一几类下匾的多样适度；2）采用Batch采样策略以及MDR loss[2]来降低数学工具对偏差附加图表的敏感适度。

也就是说来说，对于样品多样适度疑虑，我们适用了多趟参考资料的比如说结果来生成特训图表，因为在各有不同参考资料之中同一匾共存多张来自各有不同多角度的外景结果，这就保证了同一几类下匾的多样适度，消除了则会生成的样品都为恰当样品疑虑。Batch采样策略即按几类进行时采样，而图表之中几类总计近近远大于batch size，因此可以缓解几类冲突的疑虑。MDR loss是在Triplet loss基础上新设计了根据各有不同英哩上行进行时正则化约束的新的内积努力学习前提，从而提高数学工具对对失真样品的过拟合。

上图6. MDR loss示意上图，和Triplet loss相比增加了英哩正则约束

上图6 是Triplet loss和MDR loss的对比示意上图。MDR loss借此正样品和anchor错综复杂的英哩不被拉到无限数有，同时负样品也不借此被对准无限近。以几类偏差失真样品来说，各有不同匾被误分作同一几类，按照Triplet loss的改进目标则都会不强制执行数学工具将两者英哩努力学习到无限数有，这样的话，数学工具都会过拟合到失真样品上，从而引发就此特性较差。

2 数学工具

为了改进匾参考参考资料特性，我们交融了匾之中的视觉特性接收者与较重构接收者，新设计了多一般适度参考参考资料数学工具。针对视觉特性接收者，我们改进了数学工具当前形态和渐进形态的提炼技能。针对较重构接收者，我们适用BERT对匾的OCR结果进行时编码器，将其作为专用形态，并与视觉特性形态交融后进行时内积努力学习。

当前形态

并不一定对于参考参考资料训练任务来说，适用深努力学习数学工具提炼到的当前形态颇为鲁棒，可以适应匾多角度、橙色、光照发生变化等各有不同一幕。为了必要性大大提高当前形态的鲁棒适度，我们主要从以下两之外进行时了改进：1）采用Attention系统，加不强对不可忽视形态的特别注意；2）网络backbone的改进，以特别注意到非常多细粒度形态。

在我们的企业一幕之中，共存一些外形雷同而显然有一定差异性的匾，如上图8 (c) 简述，在这种状况下，我们借此数学工具可以特别注意到匾之中的细粒度接收者，比如匾之中书写的字体、书写排版或者是书写段落本身。而特别视线系统则可以帮助数学工具在大须要求量接收者之中准确地特别注意到能够区别各有不同匾颇为关键因素的以外。因此，我们在网络之中转用了特别视线模块，让数学工具努力学习关键因素接收者，以大大提高当前形态的辨认技能。我们采用了密闭特别视线系统SGE（Spatial Group-wise Enhance）[4]，SGE通过对形态上图上的每个密闭此前面生成一个特别视线因子来微调每个密闭此前面处形态的不可忽视适度。SGE模块如上图7简述。它首先对形态上图进行时了预选，然后对每组形态上图近似值文法形态向须要求量，适用文法形态向须要求量和形态上图进行时position-wise点乘，赢取特别视线上图，然后将特别视线上图与形态上图进行时position-wise点乘，便是来弱化形态，从而取得在密闭上分布非常好的文法形态。

上图7. SGE示意上图，转用了密闭特别视线系统

为了提高渐进形态的损失惨重，我们对网络backbone进行时了改进，取消了ResNet网络最后一个block之中的下采样，使得就此的形态上图之中包含非常多的渐进接收者。除此之外，我们适用GeM[3]池化层替代了最后一个global average pooling，GeM是一种可努力学习的形态生成工具，global max pooling和global average pooling都是它的特殊状况，适用GeM池化可以必要性大大提高当前形态鲁棒适度。

渐进形态

在针对当前形态进行时改进便，现有数学工具仍然在以下三个之外表现不够好：1）匾退路的状况，形态努力学习准确性差，如上图8(a)；2）遮盖的匾，形态之中转用一些无关的上下文接收者，如上图8(b)；3）雷同但各有不同的匾难以区别，如上图8(c)。因此，我们必要性新设计了渐进形态谱系[1]，让数学工具非常加特别注意匾的几何、图像等渐进接收者，与当前形态共同做匾参考参考资料。

(a)

(c)

上图8. 须要渐进形态改进的各有不同请特别注意，（a）退路 （b）遮盖（c）较重构发生变化

针对渐进形态的提炼，我们主要的思路是将匾度角切分造出几个以外，分别特别注意每个以外的渐进形态[7]，并对渐进形态进行时交叉后改进。交叉转换如下上图9简述，首先将形态上图进行时度角池化，赢取分块的渐进形态上图，如此一来近似值两张上图渐进形态错综复杂的雷同度矩阵，然后根据表达式1找出最短英哩将两张上图象进行时交叉，其之中，i，j分别表示两张上图之中的第i块形态和第j块形态，dij表示两张上图之中第i块和第j块形态的欧式英哩。

表达式1. 渐进交叉近似值表达式

上图9. POI匾渐进交叉示意上图

通过这种方式将进行时渐进形态交叉，可以不太好地大大提高匾在退路、遮盖、样品框一律等状况下的参考参考资料特性。

较重构形态

POI匾对较重构不强依靠，可能会共存数匾称呼较重构不定的一幕。我们新设计的当前形态谱系以及渐进形态谱系，虽然可一定程度上努力学习到较重构形态，但是较重构接收者在既有接收者之中分之二比较小，并且全权负责信号数为两张上图应该雷同，引发较重构形态并未被不太好的努力学习到。因此，我们借助于已有的较重构OCR辨识结果，并转用BERT对OCR结果进行时编码器赢取较重构形态，该形态作为专用形态谱系和视觉特性形态进行时交融，交融后的形态可用就此的匾参考参考资料内积努力学习。或多或少的是，在对匾提炼OCR结果时，为了提高单帧内辨识结果一律的负面影响，我们借助于了一趟参考资料内同一匾的多帧OCR结果，并且将所赢取的OCR结果进行时拼接，适用BERT对OCR结果形态编码器时，对来自各有不同帧的OCR结果错综复杂抽出符号做区别。

3 数学工具特性

在新的核心技术应对方案下，POI匾上图象参考参考资料取得了十分好的特性，准确率和改派率都远大于95%，急遽大大提高了中央线上指标，并且数学工具运动速度也有了此前所未有的大大提高。我们随机选择了一些比如说结果，如上图10简述。

上图10. CNET集之中随机抽取的POI匾参考参考资料结果

我们在改进过程之中，有一些十分难的Case也在迅速被应对，如下上图11简述：

上图11. CNET集之中难例演示，(a)(b)(c)是改进此前的偏差参考参考资料结果，(d)(e)(f)是改进后的参考参考资料结果

上图(a)、(b)、(c)演示的是改进此前的Bad case（左上图为query上图象，右上图为Rank1参考参考资料结果），从Bad case之中我们无非辨认造出，匾参考参考资料对细粒度形态提炼要求十分高，因为这些case普遍特点是合乎既有雷同适度，但是渐进形态有区别。这些Bad case就是我们新设计的多一般适度参考参考资料数学工具的初衷，并且也在改进过程迅速以求应对，如上图(d)、(e)、(f)简述。我们提造出的多一般适度参考参考资料数学工具通过对当前形态改进以及转用渐进形态交叉，使得数学工具非常多特别注意到匾上非常有区别适度的渐进形态，如书写接收者，书写字体、板式，匾图像等，因此我们的数学工具对于外形雷同的各有不同匾不具非常好的区别技能，如上图(a)和上图(d)特性对比。此外，由于各有不同多角度匾共存遮盖、外景时的光照不强度各有不同以及各有不同数码相机色彩差异性大等因素，以外匾只借助于视觉特性形态参考参考资料十分困难。因此，我们通过专用形态谱系加入了OCR接收者，必要性弱化了形态的鲁棒适度，使得匾参考参考资料可以综合权衡匾的视觉特性接收者和匾之中的较重构接收者进行时参考参考资料，如上图(b)和上图(e)特性对比。

三 预见持续发展和终究

上图象参考参考资料是在和文地上图图表则会化生产商之中的一次尝试，取得了不错的特性，并且已在也就是说企业之中适用。但是数学工具并不是完美的，仍都会共存Corner case，为了应对这些case，我们预见将都会从半全权负责努力学习/即刻努力学习则会缺少图表，以及转用Transformer[9,10]改进形态提炼和交融两之外进行时聚焦。

1 图表：基于半全权负责努力学习/即刻努力学习的图表挖掘

图表是十分不可忽视的，因为数学工具能够明白完美，总是都会共存Corner case，而应对Corner case的一个十分高效的伎俩就是针对适度缺少图表。缺少图表的关键因素是如何挖掘Corner case以及如何则会标示，该朝向也是目此前自然科学的研究文书工作最近，即半全权负责努力学习以及即刻努力学习。半全权负责努力学习借助于有附加图表特训造出的数学工具来对巨须要求量无附加图表产生可证附加，必要性附加图表和可证附加图表混合后如此一来改进数学工具。即刻努力学习是借助于有附加图表特训造出的数学工具对巨须要求量无附加图表进行时图表挖掘，并人工标示挖掘造出的有价值图表。两者区别在于应该须要以外人工标示，半全权负责努力学习是完全由数学工具自身产生附加，但是可能会引发数学工具特性共存上限，而即刻努力学习则可以一定程度可提高该上限，因此预见须要深入研究文书工作两者的紧密结合，从而非常好的缺少特训图表，应对Corner case。

2 数学工具：基于Transformer的形态提炼与交融

Transformer是目此前自然科学的研究文书工作最近，大须要求量的文书工作已证明其在分类、样品、分割、跟踪以及行人道较重辨识等训练任务上的有效适度。和CNN相比，Transformer不具当前感受野以及高阶相关适度建模的特点，使其在形态提炼上有着非常好的表征技能。此外，Transformer的输出较为轻松，可以方便地将其他一般适度接收者进行时编码器，并和上图象形态两兄弟输出到数学工具之中，因此其在复合形态交融上也有较多的占优势。综上来看，Transformer可以通过对上图象Patch的相关适度建模来应对POI匾在遮盖/退路一幕下的比如说特性，并且可以通过对较重构形态编码器来实现复合形态的交融。

本文参考文献

[1] Zhang X, Luo H, Fan X, et al. Alignedreid: Surpassing human-level performance in person re-identification[J]. arXiv preprint arXiv:1711.08184, 2017.

[2]Kim, Yonghyun, and Wonpyo Park. "Multi-level Distance Regularization for Deep Metric Learning." arXiv preprint arXiv:2102.04223，2021.

[3]Radenović F, Tolias G, Chum O. Fine-tuning CNN image retrieval with no human annotation[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2018, 41(7): 1655-1668.

[4]Li X, Hu X, Yang J. Spatial group-wise enhance: Improving semantic feature learning in convolutional networks[J]. arXiv preprint arXiv:1905.09646, 2019.

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