人脸对比的loss

最新推荐文章于 2024-10-19 21:13:19 发布
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感谢我的同事@徐桦所作的工作

一、主要类型

1.1 pairwise系列

早期的人脸识别的loss主要是以contrastive loss 和tripletloss为主，但随着数据集的增大，需要复杂的数据对构造策略，否则搜索空间是 O ( N 2 {O(N^2} O(N2)和 O ( N 3 ) {O(N^3)} O(N3)，效果明显不如softmax系列

1.2 Softmax系列

在这里插入图片描述

  • softmax with loss
    L s = − 1 m ∑ i = 1 m l o g e W y i T f i + b y i ∑ j = 1 n e W j T f i + b j L_s=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}log\frac{e^{W^T_{y_i}f_i+b_{y_i}}}{\sum{_{j=1}}{^n}e^{W^T_j{f_i+b_j}}} Ls​=−m1​i=1∑m​log∑j=1​neWj
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Ranking Loss简介 ranking loss实际上是一种metric learning,他们学习的相对距离，而不在乎实际的值. 其应用十分广泛，包括是二分类，例如人脸识别，是一个人不是一个人。 在不同场景有不同的名字，包括 Contrastive Loss, Margin Loss, Hinge Loss or Triplet Loss. 但是他们的公式实际上非常一致的。大概有两类，一类是输入pair 对，另外一种是输入3塔结构。 Pairwise Ranking Loss 对于正样本。
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数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文The Devil of Face Recognition is in the Noise LFW 全名是Labeled Faces in the Wild.这个
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超大青花鱼的博客
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对比损失的基本思想是，通过构建一对样本 ( (x_i, x_j) )，如果这对样本来自同一类（即正样本对），模型应该使得它们在特征空间中的距离更小；而对于不同类别的样本（即负样本对），模型则应该使得它们在特征空间中的距离尽量大。对比损失（Contrastive Loss）是一种常见的度量学习损失函数，它通过学习样本对之间的相似性和差异性，使得相似样本对在特征空间中的距离更小，而不相似样本对的距离更大。通过最小化这一部分的损失，模型学习到相似样本的特征表示应该接近。，这一部分的损失将为零。
人脸识别 损失函数 centerloss arcfaceloss pytorch实现
不佛的博客
10-16 3776
Softmax loss
【深度学习】人脸识别的Loss
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人脸识别 4个关键步骤 人脸检测 人脸对齐 人脸编码，特征提取 人脸匹配 这里重点关注特征提取部分，为得到更优的特征而设计的不同的损失函数！ 何为更好的特征？损失函数又是如何影响模型输出的特征的呢？ Softmax 这一切就先从耳熟能详的softmax说起。 分类模型可以看作表征模型和分类器组成，表征模型输出特征向量，分类器基于输入的特征完成特征到类别的映射。但是类别较多的情况下，我们通常不这么做，特征提取+相似度匹配作为一种更加高效的方法被广泛使用，人脸识别就是其中一个典型的例子。 下面进入正题，开始
人脸识别loss
myh12138的博客
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loss的变化 Y = wx + b softmax loss 使得该类的样本更多地落入到该类的决策边界之内。 而这种方式主要考虑样本是否能正确分类，缺乏类内和类间距离的约束。 Center Loss Center Loss的整体思想是希望一个batch中的每个样本的feature离feature 的中心的距离的平方和要越小越好，也就是类内距离要越小越好。作者提出，最终的损失函数包含softmax loss和center loss，用参数λ来控制二者的比重。 Center Loss的出现，使得人脸识
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02-09
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weixin_NineDays66
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简介 the Crystal loss gains a significant improvement in the performance. It achieves new state-of-the-art results on IJB-A, IJB-B, IJB-C and LFW datasets, and competitive results on YouTube Face datas...
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### 人脸对比算法的基本原理与实现方法 人脸对比技术的核心在于通过提取人脸的特征信息，并将其转化为可以量化的形式，从而实现对两张人脸图片是否属于同一个人的判断。这一过程通常依赖于深度学习模型中的卷积神经网络（CNN），用于生成高维特征向量[^1]。 #### 特征提取与相似度计算 在人脸识别中，常用的特征提取方法包括基于传统机器学习的局部二值模式（LBP）和主成分分析（PCA），但现代技术更多依赖深度学习模型。例如，FaceNet 是一种典型的深度学习框架，它通过训练一个三元组损失函数（Triplet Loss），使得同一个人的不同人脸图片在特征空间中的距离尽可能小，而不同人的图片之间的距离尽可能大[^1]。 当两张人脸图片被输入到预训练好的 CNN 模型后，会生成对应的特征向量（通常为 128 维或更高）。接下来，可以通过计算这两个特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度来判断它们是否属于同一个人。如果相似度超过设定的阈值，则认为是同一个人；否则认为是不同的人[^4]。 ```python import numpy as np def cosine_similarity(vec1, vec2): # 计算两个向量的余弦相似度 return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)) # 示例：假设 vec1 和 vec2 是两张人脸的特征向量 vec1 = np.random.rand(128) vec2 = np.random.rand(128) similarity = cosine_similarity(vec1, vec2) if similarity > 0.7: # 阈值可以根据实际需求调整 print("同一人") else: print("非同一人") ``` #### 提升识别性能的技术手段 在实际应用中，为了减少计算资源浪费并提高识别准确率，可以采用人脸跟踪技术，避免对视频流中每一帧都执行完整的人脸识别流程。具体来说，可以先通过人脸检测定位出目标人脸的位置[^3]，再结合人脸跟踪算法（如 Kalman 滤波器或光流法）筛选出质量较高的帧进行识别[^2]。 此外，考虑到光照、姿态、遮挡等因素对识别结果的影响，还可以引入数据增强技术，在训练阶段模拟各种复杂场景，从而提升模型的鲁棒性。 ---
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