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...
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...
实验表明,AdaFace在低质量数据集上的识别性能可以大大提高,同时保持在高质量数据集上的性能。 2相关工作2.1 Margin Based Loss Function 式中,θ为特征向量与第个分类器权值向量之间的夹角,为Ground Truth(GT)的索引,m为Margin是一个标量超参数。是一个边际函数,其中,SphereFace、CosFace和ArcFace可以用一下3中不同...
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...
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。作者认为,强调错误分类样本的策略应根...
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...
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。作者认为,强调错误分类样本的策略应根据其图像质量进行调整。具体来说,简单或困难样本的相对重要性应该基于样本的...
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: ...
Recognition in low quality face datasets is challenging because facial attributes are obscured and degraded. Advances in margin-based loss functions have resulted in enhanced discriminability of faces in the embedding space. Further, previous studies have studied the effect of adaptive losses to assign ...
iResNet-18 | 24,020,352 | WebFace4M | AdaFace | 97.09% | 99.52% | 96.27% | 90.29% | 92.60% |[mk-minchul/AdaFace](https://github.com/mk-minchul/AdaFace) Model | Params | Dataset | Loss | CFP-FP | LFW | AgeDB-30 | IJB-B | IJB-C | Source ...