3月27日消息，旷视研究人员在论文《Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization》中提出用于深度特征学习的Circle Loss，从相似性对优化角度正式统一了两种基本学习范式（分类学习和样本对学习）下的损失函数。通过进一步泛化，Circle Loss获得了更灵活的优化途径及更明确的收敛目标，从而提高所学特征的鉴别能力；它使用同一个公式，在两种基本学习范式，三项特征学习任务（人脸识别，行人再识别，细粒度图像检索），并十个数据集上取得了良好的表现。