在闭集分类问题中,训练集和测试集的类别是相同的,Softmax 损失可以很好地学习到可分离的特征。但在开集人脸识别问题中,测试集可能包含训练集中未出现的身份,Softmax 损失学习到的特征判别能力不足,无法很好地泛化到未知类别。Softmax 损失函数主要关注分类正确性,而没有显式地优化类间间隔,这可能导致类间特征分布不...
5. Additive Cosine Margin 本文把m设为0.35. 与sphereface相比,cosine-face有三个好处:(1)没有超参数简单易实现,(2)清晰且不用softmax监督也能收敛,(3)性能明显提升 L_{6}=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m\log\frac{e^{s\cos(\theta_{y_i}-m)}}{e^{s\cos(\theta_{y_i}-m)}+\sum_{j=...
NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification - 1 - 论文学习 人脸识别和检测中loss学习 - 9 - ADDITIVE MARGIN SOFTMAX FOR FACE VERIFICATION- 1 - 论文学习 该方法与AM-softmax类似,只是将边际参数m放到了cos函数中,即cos(θ+m),损失函数为: 计算步骤如下图所示: 首先将得到的特征向量x和权...
To determine the best Q鈥揂 pair in a candidate pool, traditional approaches adopt triplet loss (i.e., pairwise ranking loss) for a meaningful distributed representation. Triplet loss is widely used to push away a negative answer from a certain question in a feature space and leads to a ...
对于我们的AM-softmax,边界变为边际区域而不是单一向量。对于类1的新边界P1,我们有 ,其中 如果我们进一步假设所有的类有着相同的类间方差且P2是类2的边界,可以得到 因此 ,也就是第一类的余弦值在边缘区域两边的差值。 3.2.2 ANGULARMARGIN ORCOSINEMARGIN ...
,Softmax公式中分子的部分可以表示为: 将 ,那么我们有如下公式: 权重归一化之后,loss也就只跟特征向量和权重之间的角度有关了。在Sphereface论文中表明,权值归一化可以提高一点点效果。 3. MultiplicativeAngular Margin 在SphereFace中,角度乘以角度间隔m从而扩大m倍: 其中 由于cosine不是单调的,所以用了一个分...
"Additive Angular Margin Loss"(加性角度间隔损失)是ArcFace算法的核心损失函数。在传统的softmax损失函数中,模型仅通过最大化类间差异和最小化类内差异来进行训练。然而,这种损失函数在训练深度人脸识别模型时存在局限性,因为它没有显式地优化角度空间中的决策边界。 "Additive Angular Margin Loss"通过在特征向量与...
Angular Penalty Softmax Losses Pytorch Concise Pytorch implementation of the Angular Penalty Softmax Losses presented in: ArcFace:https://arxiv.org/abs/1801.07698[1] SphereFace:https://arxiv.org/abs/1704.08063[2] CosFace/Additive Margin:https://arxiv.org/abs/1801.09414[3] /https://arxiv.org/...
Baseline (softmax) Additive Margin Softmax/CosFace ArcFace TODO: fix sphereface results [1] Deng, J. et al. (2018) ‘ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition’. Available at: http://arxiv.org/abs/1801.07698. [2] Liu, W. et al. (2017) ‘SphereFace: Deep hyper...
Afterwards, we add an additive angular margin to the tar- get angle, and we get the target logit back again by the co- sine function. Then, we re-scale all logits by a fixed feature norm, and the subsequent steps are exactly the same as in the softmax ...