行人再识别：Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification

摘要 1.设计了一个四元损失函数，相比于三元损失该损失函数可以有效增加类间间距、减小类内间距 2.提出了一种自适应选取hard examples的方法 3.对比分析了不同损失函数之间的关系 损失函数 常用的三元损失： 其中[z]+=max(z,0)，f(xi), f(xj), f(xk)表示三张输入图像的特征。 文中采用了类似于[CVPR2016_Joint learning of single-

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