caffe添加MarginInnerProduct层

SphereFace与Angular Softmax Loss

最新推荐文章于 2021-11-30 12:45:11 发布

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SphereFace论文提出Angular Softmax Loss，通过约束权重向量和特征向量的夹角，确保同一类最大类内距离小于不同类最小类间距离，提升人脸识别准确性。在Caffe环境下，可通过添加MarginInnerProduct层实现。

人脸识别论文SphereFace提出一种angular softmax loss, 通过约束权重向量W和特征向量的夹角大小关系，来满足同一类的最大类内距离小于不同类的最小类间距离，提高特征的判别能力。
论文：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
github:https://github.com/wy1iu/sphereface

作者通过加了一个层：MarginInnerProduct层来实现这个loss，具体可以看github代码。下面讲一下在我们已经配置好的caffe环境中怎么添加这个新层：
1、源码添加或修改：添加margin_inner_product_layer.cpp、margin_inner_product_layer.cu（可以去作者gitgub找到）到CAFFE_ROOT/src/caffe/layers中，修改CAFFE_ROOT/src/caffe/util下 math_functions.cpp、math_functions.cu（直接复制作者的替换即可）
2、头文件添加或修改：添加margin_inner_product_layer.hpp 到CAFFE_ROOT/include/caffe/layers
替换CAFFE_ROOT/include/caffe/util 下的math_functions.hpp，mkl_alternate.hpp
3、修改caffe.proto文档：
在message LayerParameter {
…
}中添加 optional MarginInnerProductParameter margin_inner_product_param = 147;（147这个ID要根据你的配置修改，上面会有提示下一个可用ID是多少的）
在最后面添加
MarginInnerProductParameter层的定义，找原作者的caffe.proto查看就可以了。
4、重新编译caffe，完成。