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 ...
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出了一种在深度特征学习中使用的成对相似度优化的观点,旨在使类内相似度sp最大化,类间相似度sn最小化。我们发现大多数损失函数,包括triplet损失和softmax交叉熵损失,将sn和sp嵌入到相似对中,并尽力减少 sn sp 。这种优化方 ...
2021-04-06 19:06 0 234 推荐指数:
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 大规模的自然环境下的人脸识别技术近年来在许多实际 ...
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 ...