Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出 ...
ShrinkTeaNet: Million scale Lightweight Face Recognition via Shrinking Teacher Student Networks 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工作中得到了成熟的应用。然而,这些系统是建立在GPU平台上的,并且大多部署很大的深度网络架构。给定一个高性能的大网络作为教师网络,该论文提出 ...
2020-03-25 11:21 0 718 推荐指数:
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出 ...
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 ...
对这部分不了解的可以看看: 人脸识别和检测中loss学习 - 7 - SphereFace NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification - 1 - 论文学习 人脸识别和检测中loss学习 ...
识别自然环境下的人脸是非常困难的,因为它们会出现各种各样的变化。传统的方法要么使用来自目标域的特 ...
论文下载:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Liu_SphereFace_Deep_Hypersphere_CVPR_2017_paper.pdf SphereFace: Deep ...