該方法通過減法的方式將邊際margin參數m引入softmax中，cos 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損失函數中，則是會對權重向量進行歸一化，即 Wi ,並將target logit從 fi cos yi 改成 fi yi ...
2020-03-17 12:06 0 899 推薦指數：
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 ...
識別自然環境下的人臉是非常困難的，因為它們會出現各種各樣的變化。傳統的方法要么使用來自目標域的特 ...
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出 ...
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 ...
使用的網絡結構VarGNet可見VarGNet: Variable Group Convolutional Neural Network for Efficient Embedded Computing - 1 -論文學習 2019 ...
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臉 ...
