Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出 ...
ShrinkTeaNet: Million scale Lightweight Face Recognition via Shrinking Teacher Student Networks 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工作中得到了成熟的應用。然而,這些系統是建立在GPU平台上的,並且大多部署很大的深度網絡架構。給定一個高性能的大網絡作為教師網絡,該論文提出 ...
2020-03-25 11:21 0 718 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
論文下載:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Liu_SphereFace_Deep_Hypersphere_CVPR_2017_paper.pdf SphereFace: Deep ...