本文来自 A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition ，时间线为 年。采用的loss是Center loss。 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特征 最后一层隐藏层的输出 ，然后到预测的标签，如图 . 在通用目标，场景和动作识别中，预测的样本归属的类别也处在训练 ...
2018-12-12 15:07 0 1046 推荐指数：
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 ...
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. ...
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 ...
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 ...
Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Ste ...
Face_Recognition更适合于Linux系统，性能方面Windows系统下发挥Linux系统的四分之一。 Windows系统下安装： 方法1：anaconda3.5以前的版本含3.5 安装visual studio2014： 安装C/C++ 编译器，VS ...
本文来自《MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices》,时间线为2018年11月。是作者分别来自CMU和uark学校。 0 引言 随着DCNN的普及，在目标检测，目标分割等领域都有不小 ...
