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 年 月。是谷歌的作品。 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。Florian Schroff等人因此提出了FaceNet模型,該模型可以直接將人臉圖片映射到歐式空間中。在該空間中,歐式emb ...
2018-12-10 20:33 0 764 推薦指數:
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 ...
GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解決的是template-based face recognition。 VLAD: vector of locally aggregated descriptors. 由Jegou et al. ...
GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition Abstract 在人臉識別領域中,模型學習使用更少維度的嵌入特征來區分百萬級的人 ...
本文來自《L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification》,時間線為2017年6月。 近些年,人臉驗證的性能因引入了深度卷積網絡而提升很大。一個典型的人臉識別流程就是: 訓練一個基於softmax ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8858998.html 論文: Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https://arxiv.org ...
Triplet Loss 在人臉識別中,Triplet loss被用來進行人臉嵌入的訓練。如果你對triplet loss很陌生,可以看一下吳恩達關於這一塊的課程。Triplet loss實現起來並不容易,特別是想要將它加到tensorflow的計算圖中。 通過本文,你講學到如何定義 ...
Additionally, Euclidean distance multiplies the effect of redundant information in the dataset. If I had five variables which are heavily ...
論文:https://arxiv.org/abs/1801.07698 推薦博客:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80645489 ...