计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 将于 6 月 14-19 日在美国西雅图举行。近日，大会官方论文结果公布，旷视研究院 16 篇论文被收录，研究领域涵盖人脸识别、实时视频感知与推理、小样本学习、迁移学习，3D 感知、细粒度图像等众多领域。在这篇论文《Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization》中，研究者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），十个数据集上取得了极具竞争力的表现。