两者结合在一起看SphereFace

最新推荐文章于 2024-09-16 07:41:14 发布
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分类专栏： 人脸识别
SphereFace算法详解
AI之路
08-09 2万+
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
Loss(四)-2017：SphereFace：在L-Softmax Loss的基础上添加了两个限制条件：||W||=1、b=0
u013250861的博客
03-04 441
如在训练时两个类别的特征输入在同一个区域时发生了区域的重叠，如图左边。二分类中，设W1、W2分别是类别1与类别2的权重，W1与W2之间的夹角是θ12，输入的特征为x，那么权重W与输入特征x之间的夹角θ就决定了输入的特征属于那个类别，因为判断概率要p1>p2，则要cos(m*θ_1)>cos(θ_2)，一般可以认为输入的特征输于类别1，则要满足m*θ1
人脸识别系列（十三）：SphereFace
Fire_Light_的博客
03-18 4482
论文链接：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 从Center Loss的论文发布开始，人脸识别技术的研究重心就转向损失函数的改进了，这篇论文作者从几种损失函数开始说起。 几种损失函数 softmax损失仅仅能够学到分辨性不够强的特征，除此之外，还有contrastive loss，center loss，...
最陌生的老朋友Softmax Loss
葫芦与瓢的博客
08-11 8543
Softmax Loss Max Margin
SphereFace[2017-CVPR]
On_theway10的博客
12-18 352
Paper-info title :SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition[CVPR-2017] author :Weiyang Liu, Yandong Wen, Zhiding Yu, Ming Li, Bhiksha Raj, Le Song. insight :angular softmax (...
人脸识别之SphereFace
热门推荐
陶将的博客
06-12 1万+
本文主要介绍SphereFace这篇论文的基本思想
L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification
chenaxin的博客
06-19 436
https://arxiv.org/abs/1703.09507 摘要   近年来，利用深度卷积神经网络(DCNNs)，人脸验证系统的性能得到了显著改善。一个典型的人脸验证流程包括:使用softmax loss训练一个用于目标分类的深度网络，使用倒数第二层输出作为特征描述子，对一组人脸图像生成余弦相似度评分。softmax loss函数没有优化特征，使正对相似度更高，负对相似度更低，这导致性能差异。在本文中，我们对特征描述符增加了一个L2约束，限制它们位于一个固定半径的超球面上。这个模块可以使用现有的深度学
Unity3d 周分享（22期 2019.8.30 ）
游戏路上的小学生
09-29 7465
选自过去1~2周 自己所看到外文内容：https://twitter.com/unity3d 和各种其他博客来源吧 早就有了，抱歉才发！ 1、 Unity Transform 性能优化摘要 https://qiita.com/sator_imaging/items/ff5811885f515a0a4998 由于我有机会在逐帧的基础上处理大量的Transform ，我想总结一下...
Lattice原理及在通信中的应用 1 Lattice 基础
Lyn_S的博客
11-17 2424
本文 largely based on Prof. Kschischang 和 Chen Feng 2014 年给的 tutorial。原 tutorial 的标题是 “An Introduction to Lattices and their Applications in Communications”. Slide 在网上可以下载到。 Lattice 基础 Notations 我们将使用的一些符号： R,C\mathbb{R,C}R,C: 实数域和复数域。所谓域 (field) 是指一种可进行加减乘除
SphereFace.zip
03-12
压缩包里包含训练好的sphereface.caffemodel,sphereface_deploy.prototxt, sphereface_model.prototxt,sphereface_solver.prototxt
【论文笔记】SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
shaoxiaohu的专栏
12-24 4741
这篇paper提出Angular-Softmax（A-Softmax）去学习判别特征，它在超球面流形上强加了一个判别约束，而这个超球面流形本质上与人脸的先验知识位于同一个流形上。
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
wutongyutt的博客
11-02 698
继center loss之后的又一巨作，不断学习，不断进步。 center loss 和本文的主要目都是缩小类内距离，扩大类间距离，实现人脸识别。Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification 这篇文章也是相似的目的。center loss一文与传统方法的不同是联合使用了center loss和soft
SphereFace : Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition学习笔记
Florence_Janie的博客
11-04 535
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。
优化人脸识别的思路--SphereFace
weixin_51662487的博客
05-08 516
SphereFace是一个用于人脸识别的深度学习模型，由刘维洋、温彦东、于智丹、李明、Bhiksha Raj和Le Song在2017年提出。SphereFace的主要思想是学习一个将人脸图像空间映射到高维超球空间的映射，其中类内变化被最小化，类间变化被最大化。这是通过添加一个分类层来实现的，该层使用softmax激活函数将提取的特征映射到超球空间。SphereFace模型使用深度卷积神经网络（CNN）架构，类似于其他人脸识别模型，例如VGGFace和FaceNet模型。
SphereFace：深度 hypersphere 嵌入用于人脸识别——项目搭建与使用教程
最新发布
gitblog_00357的博客
09-16 667
SphereFace：深度 hypersphere 嵌入用于人脸识别——项目搭建与使用教程 SphereFace ???? TensorFlow Code for CVPR 2017 paper "SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition" ...
SphereFace：深度超球面embedding(CVPR2017)
白景屹的博客
05-15 1019
目录前置内容Center LossContrastive Loss摘要1.Introduction2.Related Work2.1.Metric learning2.2.Deep face recognition3.Deep Hypersphere Embedding3.1.重温Softmax 前置内容 Center Loss Center loss来源于ECCV2016，A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recogniti.
sphereface:deep hypersphere embedding for face recognition
liguandong
11-24 2179
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
softmax增强： A-SoftMax. SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
u010532666的博客
07-16 968
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...
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