本文來自《Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks》,時間線為2016年12月,是北大和CMU的作品。 0 引言 過去十幾年,CNN被應用在各個領域。大家設計的結構,基本都包含卷積層和池化層,可以將局部特征轉換成 ...
本文來自 L constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification ,時間線為 年 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 loss的深度卷積網絡 提取倒數第二層作為每個樣本圖片的特征表征 基於兩個樣本的表征向量,計算cos的向量相似度。 softm ...
2018-12-17 15:00 0 769 推薦指數:
本文來自《Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks》,時間線為2016年12月,是北大和CMU的作品。 0 引言 過去十幾年,CNN被應用在各個領域。大家設計的結構,基本都包含卷積層和池化層,可以將局部特征轉換成 ...
本文來自《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》,時間線為2018年1月。是洞見的作品,一作目前在英國帝國理工大學讀博。 CNN近些年在人臉識別上效果顯著,為了增強softmax loss的辨識性特征學習 ...
xi是1*d的向量,表示輸入的特征向量,對該向量執行L2正則化操作就得到xi/||xi||。對該向量W是 ...
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. ...
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 ...
- 9 - ADDITIVE MARGIN SOFTMAX FOR FACE VERIFICATION- 1 - 論文學習 該 ...
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 ...
該方法通過減法的方式將邊際margin參數m引入softmax中,cosθ - m 原始的softmax loss函數為: f表示的是最后一個全連接層的輸出(fi表示的是第i個樣本),Wj表示的是最后全連接層的第j列。WyiTfi被叫做target logit 在A-softmax ...