本文来自 FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 。时间线为 年 月。是谷歌的作品。 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。Florian Schroff等人因此提出了FaceNet模型，该模型可以直接将人脸图片映射到欧式空间中。在该空间中，欧式emb ...
2018-12-10 20:33 0 764 推荐指数：
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 ...
GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解决的是template-based face recognition。 VLAD: vector of locally aggregated descriptors. 由Jegou et al. ...
GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition Abstract 在人脸识别领域中，模型学习使用更少维度的嵌入特征来区分百万级的人 ...
本文来自《L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification》，时间线为2017年6月。 近些年，人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大。一个典型的人脸识别流程就是： 训练一个基于softmax ...
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8858998.html 论文： Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https://arxiv.org ...
Triplet Loss 在人脸识别中，Triplet loss被用来进行人脸嵌入的训练。如果你对triplet loss很陌生，可以看一下吴恩达关于这一块的课程。Triplet loss实现起来并不容易，特别是想要将它加到tensorflow的计算图中。 通过本文，你讲学到如何定义 ...
Additionally, Euclidean distance multiplies the effect of redundant information in the dataset. If I had five variables which are heavily ...
论文：https://arxiv.org/abs/1801.07698 推荐博客：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80645489 ...
