和contrastive loss的作用類似,就是和softmax loss一起,一個減少類間差距,一個減少類 ...
論文下載:http: openaccess.thecvf.com content cvpr papers Liu SphereFace Deep Hypersphere CVPR paper.pdf SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition softmax損失僅僅能夠學到分辨性不夠強的特征,除此之外,還有contrast ...
2020-03-17 11:59 1 827 推薦指數:
和contrastive loss的作用類似,就是和softmax loss一起,一個減少類間差距,一個減少類 ...
MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real- Time Face Verification on Mobile Devices 該論文簡要分析了一下普通的mobile網絡用於人臉檢測的缺點 ...
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出 ...
Abstract 大規模的自然環境下的人臉識別技術近年來在許多實際 ...
平衡數據的訓練是人臉識別的核心問題。在過去的兩年中,由於引入了基於邊距(margin)的Softmax損 ...
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邊緣)來增加不同類別之間的特征邊緣。然而,盡管取得了很大的成就,但主要存在三個問題:1)明顯忽視 ...
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 ...
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 ...