同クラス画像ペアの特徴量ベクトルの差の分布が、異クラス画像ペアの特徴量ベクトルの差の分布から十分に離れるように設計したロス関数 RankMI とその最適化方法を提案。RankMIは、両分布間のJensen-Shannon divergenceに対する変分下限をニューラルネットで表現したものである。

画像検索の標準的なベンチマークであるCUB200, Cars196, SOPにより有効性を検証し、従来法に匹敵するかそれを上回る精度を達成。