论文下载:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Liu_SphereFace_Deep_Hypersphere_CVPR_2017 ...
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。这些缺点能够很好地被他们特别设计的MobileFaceNets克服,该网络是一种为了能够在手机和嵌入式设备中实现高准确度的实时人脸检测而进行剪切的一种极其高 ...
2020-03-17 12:12 5 1520 推荐指数:
论文下载:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Liu_SphereFace_Deep_Hypersphere_CVPR_2017 ...
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 ...
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 ...