论文《Sphereface:Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition》

最新推荐文章于 2022-01-05 20:54:50 发布
原创 最新推荐文章于 2022-01-05 20:54:50 发布 · 360 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#caffe #softmax

本文介绍了一种先进的人脸识别技术SphereFace，通过深度超球面嵌入实现更高效精准的人脸识别。该技术在多种人脸识别任务上取得了显著效果。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Qwen3-8B

Qwen3-8B

文本生成
Qwen3

Qwen3 是 Qwen 系列中的最新一代大型语言模型，提供了一整套密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展

文献阅读 - SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
Always On The Way
06-03 718
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition W. Liu, et al., SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition, CVPR (2017) 摘要 开集（open-set protocol）面部识别的特征要求：在某个测度空间（metric ...
论文学习笔记（2）：Sphereface: Deep hypersphere embedding for facerecognition
一只鱿鱼圈
03-28 516
一、摘要 这篇文章讨论了open-set（测试图片并没有在训练集中出现过）下的深度面部识别（FR） 问题，其中，我们假定在选择向量空间中，理想面部特征的最大类内距离要小于最小类间距离。 为了有效达到上述标准，因此这篇文章提出了A-Softmax损失，使得CNN可以学习角度判别特征。 二、介绍 研究背景： 人脸识别的发展 ...
人脸识别之SphereFace
热门推荐
年轻即出发，
07-26 2万+
2017的一篇cvpr，SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition，继centerloss之后又一大作。 文章主要提出了归一化权值（normalize weights and zero biases）和角度间距（angular margin），基于这2个点，对传统的softmax进行了改进，从而实现了，最大类内距离小于最...
【论文笔记】SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition（pytorch）
weixin_42105640的博客
02-20 777
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition github源码 本文讨论了open-set protocol下的深度人脸识别(FR)问题，在适当选择的度量空间下，理想人脸特征的最大类内距离比最小类间距离要小。然而，很少现有的算法可以有效地达到这个标准。为此，我们提出了angular softmax(A-Softmax)损失...
人脸识别--SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
AI小作坊 的博客
08-18 7250
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition CVPR2017 https://github.com/wy1iu/sphereface针对人脸识别问题，当前的损失函数基本都基于 Euclidean margin ，这里我们提出基于 angular margin 的 angular softmax (A-Softmax) l
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
breeze21的博客
01-05 1444
Weiyang Liu 1 Yandong Wen 2 Zhiding Yu 2 Ming Li 3 Bhiksha Raj 2 Le Song 1 1 Georgia Institute of Technology 2 Carnegie Mellon University 3 Sun Yat-Sen University wyliu@gatech.edu, {yandongw,yzhiding}@andrew.cmu.edu, lsong@cc.gatech.edu Abstract 本文研
中文翻译 SphereFace Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
09-11
本篇文档介绍了SphereFace，一种面向人脸识别任务的深度学习方法，其核心在于使用角度Softmax（A-Softmax）损失函数，以实现卷积神经网络（CNN）在超球面流形上的判别特征学习。接下来，我将对文档中提到的关键知识...
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition.pdf
01-07
本文介绍的SphereFace是针对开放集协议下的深度人脸识别问题提出的一种深度超球面嵌入方法。它解决的是如何在合适的度量空间下，让理想的面部特征拥有比最小的类间距离更小的最大类内距离的问题。为实现这一点，提出...
sphereface:deep hypersphere embedding for face recognition
liguandong
11-24 2236
SphereFace算法详解_AI之路-优快云博客_sphereface论文：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.08063这篇是CVPR2017的poster，主要提出了A-softmax loss（angular softmax loss）用来改进原来的softmax loss。A-softmax loss简单讲就是在https://blog.csdn.n
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition - 人脸识别 - Angular softmax loss
kebijuelun的博客
12-05 427
Paper name SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition Paper Reading Note URL: https://arxiv.org/pdf/1704.08063.pdf TL;DR 该篇文章出自CVPR2017，提出了angular softmax(A-Softmax) loss来增强用于人脸识别任务的卷...
softmax增强： A-SoftMax. SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
u010532666的博客
07-16 990
本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/shaoxiaohu1/article/details/78885080 参考文献： Liu W, Wen Y, Yu Z, et al. SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1704.08063, 2017...
SphereFace Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
weixin_37958272的博客
07-07 210
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 3. Deep Hypersphere Embedding 3.1. Revisiting the Softmax Loss 通过研究软softmax loss的决策准则，我们重新讨论了softmax loss损失。在二元类情况下，通过softmax loss损失得到的后验概率 其中x为学习特征向量。Wi和bi是与类i对应的最后一个全连通层的权值和偏差。如果p1>p2，则将预测标签
论文阅读笔记：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
ProYH
07-13 888
论文阅读笔记：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 本文主要包含如下内容：   论文地址   代码地址   参考博客 论文阅读笔记：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 主要思想 网络结构 实验结果 代码实现 ...
SphereFace : Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition学习笔记
Florence_Janie的博客
11-04 564
学习内容摘要：理想的脸部特征识别希望达到最大类内距离小于最小类间距离的标准，但是少有基于Euclidean margin的算法能够很好达到这一标准。本文提出了基于 angular margin 的 A-softmax loss（angular softmax loss）用来改进原来的softmax loss。
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition论文阅读
qq_24263553的博客
07-27 268
SphereFace1、介绍2、背景3、实验方法4、实验结果参考 1、介绍 人脸识别领域，这两年的发展都偏向于 1、创造轻量级的网络用于移动端 2、对模型的loss进行改进。 本篇文章就是对于angular margin来进行loss的约束了，也取得了很明显的效果。 2、背景 先普及一下人脸领域两个重要方向——人脸识别（face identification）、人脸验证（face verification）。前者将一张脸归为一个特定的身份，后者则决定一对脸是否属于同一个身份。相关的测试可以在闭集（close
人脸识别-SphereFace
Iriving_shu的博客
10-08 2210
简介文章来源CVPR2017。核心思想是修改SoftmaxLoss来增大类间角度距离。 文章地址：https://arxiv.org/abs/1704.08063 代码地址：https://github.com/wy1iu/spherefaceSoftmaxLoss首先回忆一下softmax。对于二分类的情况，softmaxloss产生的后验概率为： 由最大似然原则，使用如下公式作为los
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值