要. 那么, 该如何增加类间距离, 减小类内距离呢? 通常, 我们使用 softmax loss 作为分类任务的loss, ...
转载请注明出处: http: www.cnblogs.com darkknightzh p .html 论文: Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https: arxiv.org abs . v 理解的不对的地方请见谅 Ring loss将特征限制到缩放后的单位圆上,同时能保持凸性,来得到更稳健的特征。 该损失 ...
2018-04-16 22:34 0 972 推荐指数:
要. 那么, 该如何增加类间距离, 减小类内距离呢? 通常, 我们使用 softmax loss 作为分类任务的loss, ...
本文来自《A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition》,时间线为2016年。采用的loss是Center loss。 0 引言 通常使用CNN进行特征学习和标签预测的架构,都是将输入数据映射到深度 ...
本文来自《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》。时间线为2015年6月。是谷歌的作品。 0 引言 虽然最近人脸识别领域取得了重大进展,但大规模有效地进行人脸验证和识别还是有着不小的挑战 ...
论文:https://arxiv.org/abs/1801.07698 推荐博客:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80645489 ...
对这部分不了解的可以看看: 人脸识别和检测中loss学习 - 7 - SphereFace NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification - 1 - 论文学习 人脸识别和检测中loss学习 ...
Abstract 深度卷积神经网络(CNNs)的发展使人脸识别得到了长远的发展,其核心任务是提高特征识别的能力。为此,提出了几个基于边缘的softmax损失函数(如角边缘、附加性边缘和附加性角 ...
CurricularFace: Adaptive Curriculum Learning Loss for Deep Face Recognition https://github.com/HuangYG123/CurricularFace Abstract 作为人脸识别中的一个新兴课题 ...
Most algorithms will probably benefit from standardization more than from normalization. Some algorithms assume that our data is centered at 0. ...