和contrastive loss的作用类似,就是和softmax loss一起,一个减少类间差距,一个减少类 ...
论文下载:http: openaccess.thecvf.com content cvpr papers Liu SphereFace Deep Hypersphere CVPR paper.pdf SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition softmax损失仅仅能够学到分辨性不够强的特征,除此之外,还有contrast ...
2020-03-17 11:59 1 827 推荐指数:
和contrastive loss的作用类似,就是和softmax loss一起,一个减少类间差距,一个减少类 ...
MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real- Time Face Verification on Mobile Devices 该论文简要分析了一下普通的mobile网络用于人脸检测的缺点 ...
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出 ...
Abstract 大规模的自然环境下的人脸识别技术近年来在许多实际 ...
平衡数据的训练是人脸识别的核心问题。在过去的两年中,由于引入了基于边距(margin)的Softmax损 ...
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边缘)来增加不同类别之间的特征边缘。然而,尽管取得了很大的成就,但主要存在三个问题:1)明显忽视 ...
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 ...
该方法通过减法的方式将边际margin参数m引入softmax中,cosθ - m 原始的softmax loss函数为: f表示的是最后一个全连接层的输出(fi表示的是第i个样本),Wj表示的是最后全连接层的第j列。WyiTfi被叫做target logit 在A-softmax ...