转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8858998.html 论文: Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https://arxiv.org/abs/1803.00130v1 理解的不对的地方请见谅 Ring loss将特征限制到缩放后的单位圆上,同时能保持凸性,来得到更稳健的特征. 该损失函数作为辅助的损失,结合Softmax或者A-softmax等损…

深度挖坑:从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用 周翼南 北京大学 工学硕士 373 人赞同了该文章 基于深度学习的人脸识别发展,从deepid开始,到今年(或者说去年),已经基本趋于成熟. 凡是基于识别的,总是离不开三个东西:数据,网络,以及loss. 数据方面, 目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M,有主打各种姿态角与年龄的VggFace2:也有一些主打高质量的数据集,像WebFac…

这篇是10年ICML的论文,但是它是从原理上来分析池化的原因,因为池化的好坏的确会影响到结果,比如有除了最大池化和均值池化,还有随机池化等等,在eccv14中海油在顶层加个空间金字塔池化的方法.可谓多种多样.本文主要研究了最大池化和均值池化本文的翻译还是烂尾,后面没动力了. A Theoretical Analysis of Feature Pooling in Visual Recognition Y-lan Boureau,Jean  ponce, yann LeCun 摘要:许多当前的视觉…

论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal.论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程.论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行(2)到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢?可以看做一个多任务的系统,还是存在两个网络呢? 检测方法 输入的候选bounding box(使用selective s…

1. Introduction 人脸识别受到各种因素影响,其中最重要的两个影响是 pose 和 expression, 这两个因素会对 intra-person 变化产生极大的影响, 有时候甚至会超过 inter-person 变化的影响.面对这两个挑战,许多工作可以大体被划分为两种: feature level normalization 和 image level normalization. Feature级的normalization重点在于设计对pose和expression变化更鲁棒…

[INTERSPEECH 2019接收] 链接:https://arxiv.org/pdf/1904.03479.pdf 这篇文章在会议的speaker session中.本文主要讨论了说话人验证中的损失函数large margin softmax loss(结合了softmax和margins的losses). 本文从x-vector中提取speaker embedding. 这篇文章在一个公式中统一了多种margin项: 其中N表示训练样本数目,C表示训练集中的说话人数目,s是尺度因子.m1…

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史  旷视科技 近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上:在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展. 引言 Softmax简介 归一化(Normalization) Weight Normalization Feature Normal…

超多分类的Softmax 2014年CVPR两篇超多分类的人脸识别论文:DeepFace和DeepID Taigman Y, Yang M, Ranzato M A, et al. Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification [C]// CVPR, 2014. DeepFace:4.4M训练集,训练6层CNN + 4096特征映射 + 4030类Softmax,综合如3D Aligement,…

作业说明 Exercise 1,Week 2,使用Octave实现线性回归模型.数据集  ex1data1.txt ,ex1data2.txt 单变量线性回归必须实现,实现代价函数计算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent. 多变量线性回归可选,实现 特征Feature Normalization.代价函数计算Computing Cost . 梯度下降Gradient Descent  和 Normal Equations . 文件清单 ex1.m ex1_m…

Focal Loss for Dense Object Detection Intro 这又是一篇与何凯明大神有关的作品,文章主要解决了one-stage网络识别率普遍低于two-stage网络的问题,其指出其根本原因是样本类别不均衡导致,一针见血,通过改变传统的loss(CE)变为focal loss,瞬间提升了one-stage网络的准确率.与此同时,为了测试该loss对网络改进的影响,文章还特地设计了一个网络,retina net,证明了其想法. Problems 为啥one-stage网…