损失函数 center_loss triplet loss

最新推荐文章于 2025-07-06 15:23:16 发布
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分类专栏： 深度学习
本文深入探讨了深度人脸识别技术的关键方法，包括使用ADiscriminativeFeatureLearningApproachforDeepFaceRecognition进行特征提取，以及通过center loss和triplet loss优化模型训练。涵盖了在Caffe和TensorFlow等框架下的实现细节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


 

A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 原理及在caffe实验复现



图像特征提取系列之ＰＣＡ

center loss代码注释(caffe新添加层)(******详细分析******)

TensorFlow实现center loss


人脸识别 - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition

人脸识别之caffe-face




如何在caffe中增加layer以及caffe中triplet loss layer的实现

 

Triplet Loss、Coupled Cluster Loss 探究


基于Triplet loss 函数训练人脸识别深度网络




[论文笔记]Triplet-Center Loss for Multi-View 3D Object
weixin_43169773的博客
12-31 1204
Triplet-Center Loss for Multi-View 3D Object（翻译理解） 摘要： 现有的三维物体识别算法多侧重于利用具有softmax损失的深度学习模型的较强鉴别能力对三维数据进行分类，而对于三维物体检索的深度度量学习的鉴别特征或多或少被忽略。 首先介绍了两类典型损失:三重损失和中心损失，这两类损失比传统的分类损失具有更强的识别性。提出的三层中心损失模型对每个类学习一个...
【损失函数】Contrastive Loss, Triplet Loss and Center Loss
weixin_43882112的博客
11-05 4792
文章目录1. Contrastive Loss vs Triplet Loss:Contrastive Loss [1]：Triplet Loss [2]：2. 问题引入：3. Contrastive Loss：对比损失定义：含义：4. Triplet Loss：三元组损失定义：目标：公式：进阶：FaceNet 1. Contrastive Loss vs Triplet Loss: Contrastive Loss [1]： 来源：Yann LeCun论文：Dimensionality Reduction
【论文阅读】Triplet-Center Loss for Multi-View 3D Object
a529975125的博客
04-03 4891
Triplet-Center Loss for Multi-View 3D Object Retrieval 原文（cvpr18接受）：https://arxiv.org/abs/1803.06189 摘要 任务 3D object retrieval 目标 利用深度度量学习(deep metric learning)学习3D物体的差异特征(discriminative featu...
triplet loss
最新发布
mayaohao的博客
07-06 303
就像我们认识世界时，也常通过 “比较” 来理解事物的异同，比如 “苹果和梨都是水果（同类），但苹果和胡萝卜不是（异类）”。Triplet Loss 的目标是让模型明白： “小明（A）和穿蓝衣服的小明（P）虽然外观不同，但本质是同一个人，所以他们的‘特征’应该更像；Triplet Loss（三元组损失）是深度学习里一种用来让模型 “学会区分相似和不同事物” 的方法，用大白话来讲，就像教小孩认东西时的逻辑 —— 让他知道 “谁和谁是一类，谁和谁不一样”。
三元组损失（Triplet loss）
csdn_xmj的博客
05-27 2万+
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在人脸识别中，我们希望学习“输入两张人脸图片，然后输出相似度”的函数d，然后Siamese 网络（Siamese network）实现了这个功能。这篇文章将探讨如何定义实际的目标函数（define an objective function），能够让神经网络学习并训练Siamese网络架构呢？ 要想通过学习神经网络的参数来得到优质的人脸图片编码，方法之一就是定义三元组损失函数（triplet loss function），然后应用梯度下降（gradient de
Triplet Loss 和 Center Loss详解和pytorch实现
weixin_40671425的博客
08-01 3万+
最近在学习ReID相关的算法，为了提高ReID的性能通常会采用softmax loss 联合 Triplet Loss和Center Loss来提高算法的性能。 本文对Triplet Loss和Cnetr Loss做一个总结，以简洁的方式帮助理解。 Triplet Loss和Center Loss都是从人脸识别领域里面提出来的，后面在各种图像检索任务中被广泛应用。 想要了解Triplet L...
人脸识别 损失函数 centerloss arcfaceloss pytorch实现
不佛的博客
10-16 3685
Softmax loss
人脸识别-损失函数：概述【Softmax loss→Center Loss→L-Softmax Loss→SphereFace→CosFace→ArcFace】
u013250861的博客
08-18 932
L=−j=1∑T​yj​log(Sj​)=−N1​i∑​log(∑j​ewjT​xi​ewyi​T​xi​​)LSj​Sjjyj​j1Ty1×TT11T−10110样本3真实类别为c1​，c5​loss3​=−∑yi,c​⋅log(pi,c​)​=−[y3,1​⋅log(p3,1​)+
PyTorch TripletMarginLoss(三元损失)
热门推荐
zj
01-03 3万+
文章目录triplet losstriplet hard loss triplet loss 官方文档： torch.nn — PyTorch master documentation 关于三元损失，出自论文： FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering FaceNet: A Unified Embedding ...
三元损失（Triplet Loss）详解
超大青花鱼的博客
10-19 2000
三元损失（Triplet Loss）是一种广泛应用于度量学习（Metric Learning）中的损失函数，尤其在人脸识别、图像检索等任务中表现优异。三元损失的基本思想是通过定义一个锚点样本（Anchor）、一个正样本（Positive）和一个负样本（Negative）来引导神经网络学习，使得在特征空间中锚点样本与正样本的距离小于锚点样本与负样本的距离。
Triplet Loss 和 Center Loss以及在reid中的应用过程
m0_37192554的博客
08-03 1414
1、 Triplet Loss 和 Center Loss详解和pytorch实现 2、 Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification（论文阅读笔记）
【AI知识点】三元组损失（Triplet Loss）
AI完全体
10-03 3989
三元组损失是一种有效的损失函数，用于模型在向量空间中学习区分相似和不相似样本的能力。通过最小化正样本与锚点样本的距离，最大化负样本与锚点样本的距离，三元组损失能够很好地应用于图像检索、人脸识别、文本匹配等任务。虽然三元组损失能够有效地帮助模型学习，但其在样本选择和计算开销方面也有一定的挑战。
Triplet Loss三元组损失函数
qq_42178122的博客
12-20 8299
定义了一个名为triplet_loss的函数，输入参数为embedding（嵌入特征）、targets（目标标签）、margin（用于增加正负样本之间间距的值）、norm_feat（决定是否对特征进行归一化）以及hard_mining（决定是否启动困难样本挖掘）。
三元组损失tripletloss
mos1896的博客
11-02 1万+
先验知识 题外话（来自网络）： （最近，learning to rank 的思想逐渐被应用到很多领域，比如google用来做人脸识别（faceNet），微软Jingdong Wang 用来做 person-reid 等等。learning to rank中其中重要的一个步骤就是找到一个好的similarity function，而triplet loss是用的非常广泛的一种。） 对于输入x，经过网络A后得到f(x) 相当于从特征x映射到特征空间R1 在R1中，我们可以比较两个特征向量f(x1)和f(x2)之
三元损失函数，我觉得作者写得很通俗，很好理解（就拿来主义了）
zhe_csdn的博客
08-08 702
Triplet loss三元损失函数解释
三元组损失（Triplet loss）及TensorFlow(v1)的实现
kobayashi_的博客
03-20 1974
三元组损失（Triplet loss） Abstract Triplet Loss - Special applications: Face recognition & Neural style transfer | Coursera 三元： Anchor Positive Negative Anchor与Positive差距小，Anchor与Negative差距大。 为什么叫三元损失，因为计算时需要用到上面3种样本 目标：A与P的差距（d(A,P)）小于A与N的差距（d(A,N)） 即 ∣∣f
三元损失函数-人脸识别
qq_43685921的博客
06-17 2958
FaceNet-Triplet loss function 对于人脸识别任务，最经典的是FaceNet，在FaceNet(A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering)中，用到的人脸识别方法-三元损失函数。本文主要讲一下三元损失函数的原理。 Paper: arXiv:1503.03832v3 如下图所示，A,P,N分别表示：...
CenterLoss---Tensorflow
nwpuxhld
01-16 1971
本文主要讲解自己对CenterLoss的一些理解，想要看原文的请戳这里 A discriminative feature learning approach for deep face recognition background CenterLoss提出的主要目的是对FaceNet的改进，FaceNet使用的是triple loss，该计算方法需要我们提前计算出三元组，计算量大不说，而且收敛
怎么联合contrast loss、triplet loss和sphere loss这三个损失函数
04-26
联合使用contrast loss、triplet loss和sphere loss这三个损失函数的方法通常被称为Triplet-Center Loss方法。 具体来说，这种方法的思路是在传统的triplet loss和center loss的基础上，加入了对类别球面边界的约束，以进一步增强模型的分类性能。 具体而言，这种方法的损失函数可以写作： L = L_triplet + λ1 * L_center + λ2 * L_sphere 其中，L_triplet表示传统的triplet loss，它用于优化模型的特征表示能力；L_center表示center loss，它将样本特征向量约束到各自类别的中心点附近，以增强模型的分类精度；L_sphere表示球面损失，它将特征向量约束到类别球面边界上，以进一步提升模型分类性能。 λ1和λ2是两个超参数，用于平衡三个损失函数的权重。一般来说，可以通过交叉验证等方法来确定它们的值。 通过联合使用这三个损失函数，Triplet-Center Loss方法可以有效地增强模型的特征表示能力和分类性能，是一种较为有效的损失函数组合方法。
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