人脸识别: SpereFace论文A-softmaxLoss

最新推荐文章于 2024-04-02 17:39:32 发布
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#sphereface

本文对比了SphereFace与其他三种人脸识别算法的性能：CentorLoss达到65%，NormalFace为75%，而SphereFace达到了82%，CosFace更是高达87%。

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sphereface论文：centorloss 65%，normalface 75%, sphereface 82%，cosface 87%







人脸识别中的loss损失函数解析3-L-softmax loss
kupePoem的专栏
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目录 一、概述 二、Large Margin Softmax Loss（L-softmax loss) 1、概述 2、loss 三、可视化探讨 四、论文链接 一、概述 在人脸识别中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。我们看到许多常用的损失函数，从传统的softmax loss到cosface, arcface 都有这一定的提高。无论是SphereFace、CosineFace还是ArcFace的损失函数，都是基于Softma...
人脸识别中的loss损失函数解析1-softmax loss
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12-25 569
一、概述 在人脸识别中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。我们看到许多常用的损失函数，从传统的softmax loss到cosface, arcface 都有这一定的提高。无论是SphereFace、CosineFace还是ArcFace的损失函数，都是基于Softmax loss来进行修改的。 Base line Softmax loss 各种延伸的算法 Triplet loss, center loss 最新算法 ...
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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
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人脸识别之SphereFace
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Softmax Loss Max Margin
matlab人脸识别代码-caffe-face-centerloss:caffe-face-centerloss
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matlab人脸识别代码使用Caffe实施进行深脸识别 该分支是为深度人脸识别而开发的，相关文章如下。 A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition[C] Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng ...
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人脸识别：Arcface--loss+code
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qq_42563807的博客
04-02 2314
之前只接触过传统方法的人脸识别算法，本以为基于深度学习的方法会使用对比损失之类的函数进行训练，但是Arcface算法基于softmax进行了创新，本文未深究其详细的loss公式原理，在大致明白其方向下，运行了代码，记录如下。因为使用的.pt应该是要求128*128的尺寸，我仅是将图片直接reshape，并未进行其他操作，故而得分都不是很高，但是简单的设置阈值，也能得到正确的结果；表示类别得分 f 的向量的第 j 个元素 （ j ∈ [1, K]，K 是类的数量），N 是训练数据的数量。经常用于相似度计算。
A-Softmax(SphereFace)
博客
07-26 974
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A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace
wuguangbin1230的博客
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目录 1. A-Softmax的推导2. A-Softmax Loss的性质3. A-Softmax的几何意义4. 源码解读A-Softmax的效果与L-Softmax的区别 转自：https://www.cnblogs.com/heguanyou/p/7503025.html A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace   【引言】SphereFace...
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u010532666的博客
07-16 972
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...
softmax层_AM-Softmax
weixin_39707941的博客
12-18 1050
回顾一下Angular Softmax ( A-softmax ) ，它是以乘法的方式合并angular margin(角度间隔)从上式中的 可以看出，m乘以目标角 。所以这种类型的损失函数称为：乘性Margin Softmax本文讲述的AM-Softmax提出了一种更具解释性的方法：将angular margin(角度间隔)引入到softmax loss中，提出一个新的margin。这个ma...
A-Softmax(SphereFace)的总结及与L-Softmax的对比
loveliuzz的博客
06-24 2107
目录 1. A-Softmax的推导 2. A-Softmax Loss的性质 3. A-Softmax的几何意义 4. 源码解读 A-Softmax的效果 与L-Softmax的区别 【引言】SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一，用的A-Softmax Loss有着清晰的几何定义，能在比较小的数据集上达到不错的效果。这个是他们总结...
【人脸】人脸识别中的常见softmax函数总结（A-Softmax,AM-Softmax,ArcFace等）
mjiansun的专栏
10-09 2769
本文整理、总结了常见softmax（如A-Softmax,AM-Softmax,ArcFace）的公式、论文出处等。 先总结几个重要的点： L-Softmax 提出了angular margin的概念，重新思考，引入cos角，认为各类之间的夹角需要有个margin。 A-Softmax将weight归一化，使得特征上的点映射到单位超球面上。 AM-Softmax将角度上的倍数关系改为cos值的比较。 Arcface将margin由cos值改为值的比较。（和AM-Softmax比较下，两者的m前面的符
softmax函数_人脸识别损失函数(Center-Loss、A-Softmax、AM-Softmax、ArcFace)
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