Furthermore, also the positive pair

Furthermore, also the positive pairs with largest distances seem to have incorrect labels. Thus, we infer that the original algorithm [2] (based on bag-of-visual-words) for computing ground truth labels is not perfect and could be a likely reason for many misclassified test pairs and for the slump in the beginning of PR curves. However, despite the errors in the labels of training and test data, we may conclude that the network has improved in distinguishing between similar and dissimilar pairs, as it is still realistic to assume that most of the positive/negative labels provided by [2] are correct.

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此外，距离最大的正对似乎也有不正确的标签。因此，我们推断用于计算地面真相标签的原始算法[2]（基于视觉包）并不完美，可能是许多错误分类的测试对和PR开头的下滑的可能原因。曲线。然而，尽管训练和测试数据的标签存在错误，我们仍可以得出结论，网络在区分相似和不相似的对方面有所改进，因为假设[2]提供的大多数正/负标签仍然是现实的。是正确的。

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此外，距离最大的正对似乎也有不正确的标签。因此，我们推断，用于计算地面真理标签的原始算法 [2] （基于视觉单词袋）并不完美，可能是许多错误分类的测试对和 PR 曲线开始下滑的可能原因。但是，尽管培训和测试数据标签存在错误，但我们可能得出结论认为，网络在区分相似和不同的对方面有所改进，因为假设 [2] 提供的大多数正/负标签都是正确的仍然是现实的。

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此外，距离最大的正对似乎也有不正确的标签。因此，我们推断用于计算地面真值标签的原始算法[2]（基于视觉单词包）并不完美，这可能是导致许多错误分类的测试对和PR曲线开始下降的原因。然而，尽管训练和测试数据的标签中存在错误，我们可以得出结论，网络在区分相似和不相似对方面有所改进，因为假设[2]提供的大多数正/负标签是正确的仍然是现实的。<br>

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