要. 那么, 該如何增加類間距離, 減小類內距離呢? 通常, 我們使用 softmax loss 作為分類任務的loss, ...
轉載請注明出處: http: www.cnblogs.com darkknightzh p .html 論文: Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https: arxiv.org abs . v 理解的不對的地方請見諒 Ring loss將特征限制到縮放后的單位圓上,同時能保持凸性,來得到更穩健的特征。 該損失 ...
2018-04-16 22:34 0 972 推薦指數:
要. 那么, 該如何增加類間距離, 減小類內距離呢? 通常, 我們使用 softmax loss 作為分類任務的loss, ...
本文來自《A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition》,時間線為2016年。采用的loss是Center loss。 0 引言 通常使用CNN進行特征學習和標簽預測的架構,都是將輸入數據映射到深度 ...
本文來自《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》。時間線為2015年6月。是谷歌的作品。 0 引言 雖然最近人臉識別領域取得了重大進展,但大規模有效地進行人臉驗證和識別還是有着不小的挑戰 ...
論文:https://arxiv.org/abs/1801.07698 推薦博客:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80645489 ...
對這部分不了解的可以看看: 人臉識別和檢測中loss學習 - 7 - SphereFace NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification - 1 - 論文學習 人臉識別和檢測中loss學習 ...
Abstract 深度卷積神經網絡(CNNs)的發展使人臉識別得到了長遠的發展,其核心任務是提高特征識別的能力。為此,提出了幾個基於邊緣的softmax損失函數(如角邊緣、附加性邊緣和附加性角 ...
CurricularFace: Adaptive Curriculum Learning Loss for Deep Face Recognition https://github.com/HuangYG123/CurricularFace Abstract 作為人臉識別中的一個新興課題 ...
Most algorithms will probably benefit from standardization more than from normalization. Some algorithms assume that our data is centered at 0. ...