GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group basedRepresentations 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圖像，且這樣大量的信息不可能使用單一分支的卷積模型就能夠恰當地編碼。我們提出了一個新的特定的人臉識別結構，稱為Gro ...
2020-06-19 18:40 0 1220 推薦指數：
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 ...
2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
⚠️這個方法還可以用在別的地方，比如要判別一個人不同年齡的照片是不是同一個人，這樣這里的yaw coefficient參數就是用來調整照片年齡的不同，而不是人臉角度的不同了！！！！！！！！！ Pose-Robust Face Recognition ...
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出 ...
