SphereFace的原理

最新推荐文章于 2022-08-18 23:29:55 发布
最新推荐文章于 2022-08-18 23:29:55 发布
阅读量198 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/adong7639/p/9323951.html
本文通过两个外部链接提供了关于博文示例的内容，虽然原文未详细说明具体主题，但从链接来源推测可能涉及技术分享。

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

 

https://blog.youkuaiyun.com/qianqing13579/article/details/78288780

 

转载于:https://www.cnblogs.com/adong7639/p/9323951.html

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
A-Softmax的keras实现-《SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition》
明年暑假升初中的博客
03-23 3685
A-Softmax的keras实现 参考文档：https://www.cnblogs.com/heguanyou/p/7503025.html 注：主体完成，调试中，先行记录，待续。。。已完成 注：我写的不是很好，因为模型搭建用到了batch_size这个参数，所以编译很慢；而且资料都说该方法很难收敛，比较难训练；推荐后续的改进版： 《AM : Additive Margin Sof...
SphereFace论文学习
cdknight_happy的专栏
02-07 6968
论文 《SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition》 代码： https://github.com/wy1iu/sphereface摘要论文主要是针对开集的人脸识别任务，在超球面上做到特征分布高内聚、低耦合。作者提出了一种新的损失函数，叫做angular softmax(A-Softmax)。
ArcFace,cosFace,sphereFace人脸识别算法解析(转载)
zhe_csdn的博客
07-14 975
ArcFace解析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76541084
SphereFace python抽取人脸特征
honghu549599AAA的专栏
12-08 1826
def getFeat(imgPath): img = cv2.imread(imgPath) img = (img - 128.0) / 128.0 img = img.transpose((2,0,1)) img = img[None,:] # add singleton dimension out = net.forward_all( data = img ) # o
人脸识别-基于Pytorch实现SphereFace人脸识别算法-附项目源码-优质项目实战.zip
最新发布
05-28
下面我们将深入探讨SphereFace算法的核心原理，Pytorch的使用，以及如何通过源码进行项目实战。 SphereFace算法是人脸识别领域的一个重要突破，它引入了深度学习和几何约束，旨在解决人脸识别中的类别间隔问题。...
SphereFace-pytorch-master_SphereFace_人脸识别_pytorch_wet3bk_victory
10-02
SphereFace是一种深度学习的人脸识别方法，其主要思想是通过引入一种称为Angular Margin的机制来增强网络...通过阅读和理解代码，你可以了解到SphereFace算法的具体工作原理，并可能将其应用于你自己的人脸识别项目中。
深度学习项目：使用Pytorch实现SphereFace人脸识别技术
本文档是关于如何使用深度学习框架Pytorch实现一个先进的人脸识别算法——SphereFace的项目源码。SphereFace是一种能够有效地学习具有判别性特征表示的人脸特征的深度学习方法，它的核心思想是在特征空间中使用角度...
Loss(五)-2018：Large Margin Cosine Loss（LMCL/CosFace）【SphereFace只对W归一化；CosFace对W、X都归一，在余弦空间中最大化分类界限】
u013250861的博客
08-18 979
均进行了归一化，不过为了使得训练能收敛，增加了一个参数。二者核心原理一致，只是在论文写作中的其他侧重点有所不同。进行归一化，CosFace中对。SphereFace中只对。
中文翻译 SphereFace Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
09-11
论文翻译，保留原文排版。 SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
人脸识别系列（十三）：SphereFace
qwioer的博客
03-05 365
论文链接：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 从C...
人脸识别-SphereFace
Iriving_shu的博客
10-08 2184
简介文章来源CVPR2017。核心思想是修改SoftmaxLoss来增大类间角度距离。 文章地址：https://arxiv.org/abs/1704.08063 代码地址：https://github.com/wy1iu/spherefaceSoftmaxLoss首先回忆一下softmax。对于二分类的情况，softmaxloss产生的后验概率为： 由最大似然原则，使用如下公式作为los
人脸识别之SphereFace
热门推荐
年轻即出发，
07-26 2万+
2017的一篇cvpr，SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition，继centerloss之后又一大作。 文章主要提出了归一化权值（normalize weights and zero biases）和角度间距（angular margin），基于这2个点，对传统的softmax进行了改进，从而实现了，最大类内距离小于最...
最陌生的老朋友Softmax Loss
葫芦与瓢的博客
08-11 8564
Softmax Loss Max Margin
SphereFace的翻译，解读以及训练
QQ哥的专栏
10-19 7742
SphereFace的翻译，解读以及训练
人脸方向学习（四）：Face Recognition-SphereFace解读
TheDayIn_优快云的博客
06-21 1054
整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取五个过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。https://blog.youkuaiyun.com/TheDayIn_优快云/article/details/93199307 SphereFace解读 论文地址：SphereFace： Deep Hypersphere Embedding for Face Re...
sphereFace人脸识别之caffe配置训练
cuixing001的博客
01-30 5154
本教程是在windows微软版caffe环境配置好基础上添加sphereFace的新层MarginInnerProduct的示例，其他新层也可参考这样做。作者开放的整个人脸识别源码在https://github.com/wy1iu/sphereface。另外caffe的微软版本地址为：https://github.com/Microsoft/caffe。图1所示的是作者提供训练的网络结构文件pro
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值