对这部分不了解的可以看看： 人脸识别和检测中loss学习 SphereFace NormFace: L Hypersphere Embedding for Face Verification 论文学习 人脸识别和检测中loss学习 ADDITIVE MARGIN SOFTMAX FOR FACE VERIFICATION 论文学习 该方法与AM softmax类似，只是将边际参数m放到了cos函 ...
2020-03-17 12:08 0 1538 推荐指数：
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 ...
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 ...
2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract ...
论文：https://arxiv.org/abs/1801.07698 推荐博客：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80645489 人脸Reid基础流程如下： 典型的人脸reid算法，对特征提取之后的结构而言，输入 ...
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 ...
⚠️这个方法还可以用在别的地方，比如要判别一个人不同年龄的照片是不是同一个人，这样这里的yaw coefficient参数就是用来调整照片年龄的不同，而不是人脸角度的不同了！！！！！！！！！ Pose-Robust Face Recognition ...
使用的网络结构VarGNet可见VarGNet: Variable Group Convolutional Neural Network for Efficient Embedded Computing - 1 -论文学习 2019 ...
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脸 ...
