ArcFace,cosFace,sphereFace人脸识别算法解析(转载)

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ArcFace解析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76541084

ArcFace，CosFace，SphereFace
q742971636的博客
09-18 428
https://zhuanlan.zhihu.com/p/285598652 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34914551/article/details/104522030
【人脸识别】arcface详解
Roaddd的博客
03-09 2万+
论文题目：《ArcFace Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf 1. 前言 这篇文章提出一种新的用于人脸识别的损失函数：additive angular margin loss，基于该损失函数训练得到人脸识别算法ArcFace（开源代码中为该算法取名为insightface，二者意思一样，接下来都用ArchFace代替）。ArcFace的思想（ad
SphereFace算法详解
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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
Arcface人脸识别算法流程分析
liguiyuan的博客
04-25 7034
流程分析 关于arcface人脸识别算法流程，首先引入论文的一个图： （1）输入xi为1*d的向量，对该向量执行L2正则化得到 （2）向量W是d*n的矩阵，n表示分类的类别数，对每一列（Wj）执行L2正则化，得到 （3）和进行矩阵相乘得到全连接输出，严格上讲是，前面两项都为1，所以就是， （4）对输出中对应真实标签的值执行反余弦操作就得到，表示真实的标签。 （...
SphereFace的原理
weixin_30416871的博客
07-17 209
https://blog.youkuaiyun.com/qianqing13579/article/details/78288780 转载于:https://www.cnblogs.com/adong7639/p/9323951.html
解析人脸识别中cosface和arcface（insightface）的损失函数以及源码
我的博客有点东西
02-26 1万+
人脸识别最近几年的发展，几乎就两条，第一是面向移动设备，第二，改进损失函数，使训练的模型更加有效。这就要求loss能push各个类内在空间分布的更紧凑。从normface开始，人脸识别就进入使用余弦相似度来判断识别精度的时代。对weight和feature都进行l2 norm，避免长尾，使样本不均衡不再制约精度。 在center loss中，指明softMax-based loss将特征空间呈原点...
Loss(六)-2018：ArcFace【对CosFace的改进】【ArcFace：直接在角度空间（angular space）中最大化分类界限；CosFace是在余弦空间中最大化分类界限】
u013250861的博客
08-16 1614
特征提取通常可以认为是人脸识别最关键的步骤，我们希望提取到的特征更偏向于该人脸"独有"的特征。我们的网络和模型承担着提取特征的重任，优秀的网络和训练策略使模型更加健壮。在ResNet在2015年被提出后，越来越多优秀的网络基于ResNet进行优化更新也已取得卓越的成就,而在 网络结构进一步升级优化有困难的情况下，研究者逐步将目光转向损失函数。关于Loss对于网络的影响，最直观的就是训练中通过计算Loss反传梯度来实现对模型参数的更新。.....................
经典人脸识别算法与特征提取技术解析
典型的架构如DeepFace、FaceNet、ArcFace、CosFace等通过大规模人脸数据集（如MS-Celeb-1M、VGGFace2）进行端到端训练，利用三元组损失（Triplet Loss）、球形损失（SphereFace）、加性角度间隔损失（Additive ...
人脸识别系统.zip
05-14
在本文提到的"insightface"项目中，这是一种基于深度学习的人脸识别框架，它集成了多种先进的人脸识别模型，如ArcFace、SphereFace和CosFace等。这些模型通过在训练过程中引入弧度损失函数，提高了人脸识别的鲁棒性...
SphereFace python抽取人脸特征
honghu549599AAA的专栏
12-08 1839
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
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-论文阅读-ArcFace及其由来（SphereFace、CosFace）
AManFromEarth的博客
06-30 5005
ArcFace（建议大家去看论文的第一版）是现在最常用的人脸识别算法，它从softmax、SphereFace和CosFace发展过来，这里就详述一下arcface算法和其发展过程。 图1 ArcFace发展过程 随着深度学习人脸识别的发展，现在人脸识别的主要思想是在网络学习的过程中增大类间差距（inter-class）的同时减小类内差距（intra-class）。 Softmax Softmax是最常用的分类损失函数： L=−1N∑i=1Nlog⁡(eWyiTxi+byi∑j=1neWjTxi+bj)(
人脸识别损失函数简介与Pytorch实现：ArcFace、SphereFace、CosFace、TripletLoss
taoqick的专栏
12-26 2034
# SphereFace class SphereProduct(nn.Module): r"""Implement of large margin cosine distance: : Args: in_features: size of each input sample out_features: size of each output sample m: margin c...
人脸识别系列（十三）：SphereFace
qwioer的博客
03-05 378
论文链接：SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 从C...
人脸识别损失函数简介与Pytorch实现：ArcFace、SphereFace、CosFace
idol24的博客
08-30 2237
作者: 知乎—Uno Whoiam地址: https://www.zhihu.com/people/EspressoOcean编辑：人工智能前沿技术 侵删一般来说，人脸识别分三步走：...
opencv+ArcFace人脸识别
Myd
07-02 1581
        前几天逛知乎看到有免费的工具来做人脸识别，觉得很有意思；心血来潮，想自己也搞一个人脸识别；不得不说虹软ArcFace真的是太好用了；对于我这种完全不懂人脸识别算法的人，也可以构建出人脸识别的应用；只需要调用封装好的API就行了。         只有ArcFace是不行的，因为这个只负责做图像对比；因此我们还需要一个能够调用摄像头获取
RetinaFace+ArcFace人脸识别测试
Bixiwen_liu的博客
02-23 3991
一、前言 整理之前有关人脸识别方面的一些工作，使用RetinaFace+ArcFace的Pytorch版本复现代码对人脸进行识别。 二、资源 1、RetinaFace的人脸检测和人脸对齐代码 人脸检测和人脸对齐部分代码参考：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface，该代码中也包含人脸识别，测试过期效果，不如ArcFace，感兴趣的可以试下。 2、ArcFace的人脸识别代码 人脸识别代码参考：https://github.com/TreB1...
度量学习（Metric learning）—— 基于分类损失函数（softmax、交叉熵、cosface、arcface）
TigerZ*的博客
08-02 5815
概述 首先，我们把loss归为两类：一类是本篇讲述的基于softmax的，一类是基于pair对的（如对比损失、三元损失等）。 基于pair对的，参考我的另一篇博客：https://blog.youkuaiyun.com/u012863603/article/details/119246720 基于softmax的改进主要有如下（有的loss拥有不同的名字）：softmax、center loss、range loss、Modified softmax、NormFace、large m...
为什么使用交叉熵代替二次代价函数_ArcFace，CosFace，SphereFace，三种人脸识别算法的损失函数(Loss Function)的设计...
weixin_39986435的博客
11-20 820
最近看了点人脸识别算法，发现ArcFace，CosFace，SphereFace的损失函数(Loss Function)设计得非常有意思，且设计理念都是相似的，因此今天就记一篇损失函数的设计。 ArcFace，出自英国帝国理工。文章全名是：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition。 ...
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