centerloss new lfw result

最新推荐文章于 2020-03-24 21:39:18 发布
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本文详细记录了人脸识别模型的各项性能指标，包括平均精度(AP)、等错误率(EER)等，并对比了不同配置下模型的表现。通过对这些关键指标的分析，可以深入了解模型在不同阈值下的识别准确性和误报率。

face_model:

ap:           99.884206

eer:          98.566667
tpr001:       98.033333
tpr0001:      94.000000
tpr00001:     NaN
tpr000001:    NaN

tpr0:         68.333333

my  12W5K

ap:           99.880614
eer:          98.500000
tpr001:       98.300000
tpr0001:      93.266667
tpr00001:     NaN
tpr000001:    NaN
tpr0:         67.400000


20170517

happynear_fintuing result 79226

ap:           99.917450
eer:          98.833333
tpr001:       98.633333
tpr0001:      96.766667
tpr00001:     NaN
tpr000001:    NaN
tpr0:         80.600000


happynear

ap:           99.898219
eer:          98.900000
tpr001:       98.866667
tpr0001:      96.133333
tpr00001:     NaN
tpr000001:    NaN
tpr0:         58.466667



基于YOLOv8的智能门禁系统：人脸与物体检测的综合应用
YOLO
06-22 276
在现代安全系统中，智能门禁已成为不可或缺的组成部分。传统的门禁系统通常依赖于卡片或密码，但这些方法存在丢失、遗忘或被复制的风险。基于深度学习的智能门禁系统通过结合人脸识别和物体检测技术，提供了更高水平的安全性和便利性。实时人脸检测与识别危险物品检测（如刀具、枪支等）友好的用户界面访客记录管理系统采用YOLOv8作为核心检测算法，结合PyQt5构建用户界面，实现了高效准确的人员与物品检测功能。更高效的网络结构更高的检测精度更快的推理速度更简单的API接口。
cvpr2015papers
ZhangPY的专栏
03-02 9811
@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf
用基于center loss的人脸识别模型对LFW人脸数据集进行评测（c++）
花泽
05-13 9043
接上一篇博文，这篇博文主要是进行人脸识别中的第③和第四个步骤：特征提取以及相似度计算。              center loss是2016的一篇ECCV论文中提出来的，A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition，个人理解，center loss的思想有点类似于SVM，对于线性可分的数据，SVM不
portal相关问题原因及解决方法
qq1376134288的博客
03-24 4483
*
人脸特征提取模型（细致分析对比分析）-基于LFW数据集
rainforestgreen的博客
01-12 7732
动机             总所周知，LFW数据在人脸特征提取模型的验证上是一个基本的标杆，目前大部分的方法在上面的效果已经都超过了99%的验证准确度，但是单纯的测试模型在上面的准确度，并不能分析出模型的性能到底好多少？到底好在什么方面？（因为大部分模型的验证精度都差别很小了）。             出于以上原因，为了对比不同模型具体性能的差异，设计了如下分析方案：          ...
人脸识别系列（十二）：Center Loss
Fire_Light_的博客
03-18 4730
论文链接：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition（需翻墙） 代码链接:https://github.com/ydwen/caffe-face 一个小实验 作者为了说明Softmax损失函数对特征分布的影响，在Minist上做了一个小的实验，使用了一个比LeNets更深的网络结构LeNets+...
三种model 在lfw 上的精度
keyanxiaocaicai的专栏
03-23 1670
ap:           99.864831 eer:          98.800000 tpr001:       98.600000 tpr0001:      96.766667 tpr00001:     NaN tpr000001:    NaN tpr0:         94.966667 ap:           99.281529 eer:
Google人脸识别系统Facenet paper解析
chzylucky的博客
03-27 6888
Facenet paper地址 : facenet；   论文解析下载地址（PDF版）：论文解析FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering Abstract摘要   Despite significantrecent advances in the field of face recognition [10, 1...
ICCV2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-18 7393
1. Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Abstract: Estimating the 6-DoF pose of a camera from a single image relative to a pre-computed 3D p...
图像特征提取系列之ＰＣＡ
dongfang1984的博客
04-27 7006
1：为什么图像处理需要PC A？ 1- 如果【特征向量】维度过高，不仅会增加计算复杂度，还会给分类问题带来负面影响，造成识别，或者分类精度降低。 2- 可能，直观上，感觉特征越多，就越多的描述【样本的属性】，可提高识别率。 3- 其实，并不是？？？！！假设，要区分西瓜，冬瓜。我们可以直接通过表皮就纹理，就可以做出正确的判断。那么，我多加几个特征：（重量）（形状）（体积）（是否有籽），可能还会对分
论文阅读学习 - Center Loss: Caffe 实现
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
11-16 2531
Center Loss - Caffe实现
人脸验证（四）--CenterLoss
工作笔记
12-10 7351
有点纠结，实质上本文只是在深度学习框架下人脸识别损失函数的改进。但我还是把它归类到端到端了。出于个人原因。   转自：http://blog.youkuaiyun.com/yang_502/article/details/72792786 16年ECCV的文章《A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition》 c...
人脸验证（四）--CenterLoss，损失函数改进原因
m0_37192554的博客
11-27 1911
转 人脸验证（四）--CenterLoss 2017年12月10日 11:44:31 EasonApp 阅读数：918 ...
深度学习中的损失函数总结以及Center Loss函数笔记
leadai的博客
12-22 2万+
北京 上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训2018年1月26/1月12日NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域阅读全文                                                >正文共5481个字，19张图，预计阅读时间14分钟。图片分类里的center loss 目标函数，损失函数，代价函数损失函数度量的是预测值与真实值之间的差
损失函数改进之Center Loss
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AI之路
08-09 8万+
最近几年网络效果的提升除了改变网络结构外，还有一群人在研究损失层的改进，这篇博文要介绍的就是较为新颖的center loss。center loss来自ECCV2016的一篇论文：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition。 论文链接：http://ydwen.github.io/papers/WenEC
centerloss 理解
专注于机器学习，深度学习，人脸识别领域。
07-26 7626
今天看了一下centerloss 源码 ，觉得还是挺值得借鉴的，所以分享一下。 centerloss主要在caffe的基础上加了三项。一. caffe.proto1.加proto 格式 的 ID号1472.加proto格式的定义 这里面的参数都是层的参数，也是超参，在prototxt中赋值。 axis是默认为1的。二.加入hpp 文件到include/caffe/layers/ ,主要包含
LFW的正确率,使用方法
dongfang1984的博客
12-05 1万+
关于LFW如何使用，网上资料非常少。这里给出一个比较好的。 这几天鼓捣LFW数据集。模型早跑完了，但是就是不知如何做一个验证。网上关于这个验证的说明非常少。 这里mark一下。 https://github.com/jakezhaojb/LFW_API
使用caffe验证LFW的6000对图片
teleger的博客
12-13 882
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os import caffe import cv2 import numpy as np import operator import pickle from sklearn.model_selection import KFold from scipy impor...
centerloss系列文章笔记——人脸检测Face R-CNN
迷途中一个小书童
08-29 2178
Face R-CNN. Hao Wang Zhifeng Li∗ Xing Ji Yitong WangTencent AI Lab, China FCN做人脸检测的paper，在FDDB和WIDERFACE上都是最好的结果，主要的工作是： 1. centerloss加入原有rcnn的结构中，其实就是用centerloss训个更好的脸和非脸的分类器 2. online hard negt
MATLAB实现LFW人脸识别测试数据包
#### LFW数据库（Labeled Faces in the Wild） LFW（Labeled Faces in the Wild）是一个公开的人脸识别数据库，主要用于开发和评估人脸识别算法。它包含了从互联网上收集的13,000多个人物的不同照片，共5,749个人物...
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