AdaFace中使用的损失函数包括Landmark Detection Loss和Identity-preserved Loss。Landmark Detection Loss用于精确定位人脸关键点的位置,而Identity-preserved Loss则用于保持人脸特征的一致性。这两个损失函数相互配合,共同推动人脸对齐任务的完成。 具体来说,Landmark Detection Loss用于衡量在人脸对齐过程中关键点的偏差程度...
AdaFace旨在将Margin建模为图像质量的函数,因为f(θyi,m)影响在训练过程中哪些样本贡献了更多的梯度(即学习信号)。 2.2 Adaptive Loss Functions 许多研究在训练目标中引入了适应性元素,用于hard sample mining、训练期间的调度困难或寻找最优超参数。例如,CurricularFace将课程学习的思想引入到损失函数中。在训练的最初...
AdaFace旨在将Margin建模为图像质量的函数,因为影响在训练过程中哪些样本贡献了更多的梯度(即学习信号)。 2.2 Adaptive Loss Functions 许多研究在训练目标中引入了适应性元素,用于hard sample mining、训练期间的调度困难或寻找最优超参数。例如,CurricularFace将课程学习的思想引入到损失函数中。在训练的最初阶段,(负余弦...
AdaFace旨在将Margin建模为图像质量的函数,因为影响在训练过程中哪些样本贡献了更多的梯度(即学习信号)。 2.2 Adaptive Loss Functions 许多研究在训练目标中引入了适应性元素,用于hard sample mining、训练期间的调度困难或寻找最优超参数。例如,CurricularFace将课程学习的思想引入到损失函数中。在训练的最初阶段,(负余弦...
margin based loss ArcFace/CosFace等margin based loss可以统一到如下的公式中,其中 \theta_j 表示某个样本和第j个类别对应的权重的夹角. \theta_j 越小, cos \theta_j 越大,表示样本越可能属于类别j. 其中SphereFace的margin是和 \theta 相乘, CosFace的margin是和 cos\theta 相减,ArcFace的margin是和 \the...
一直以来,低质量图像的人脸识别都具有挑战性,因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。此外,以往的研究研究了适应性损失的影响,使错误分类(Head)的样本更加重要。 在这项工作中,在损失函数中引入了另一个因素,即图像质量。作者...
2.1 Margin Based Loss Function 基于Margin的softmax损失函数被广泛应用于人脸识别训练中(FR)。在Softmax损失中加入了Margin,是因为加入Margin后模型可以学习到更好的类间表征和类内表征,特征也就更具有可判别性。典型的形式有:SphereFace、CosFace和ArcFace引入了不同形式的Margin函数。具体来说,它可以t同意写成: ...
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, t_alpha=0.01,) # calculate loss cosine_with_margin = adaface(normalized_embedding, norms, labels) loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(cosine_with_margin, labels) Installation conda create --name adaface pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda activate adaface ...
loss function, namely the image quality. We argue that the strategy to emphasize misclassified samples should be adjusted according to their image quality. Specifically, the relative importance of easy and hard samples should be based on the sample's image quality. We propose a new loss function...