4、Focal Loss + DICE LOSS Focal Loss 和 Dice Loss的结合需要注意把两者缩放至相同的数量级,使用-log放大Dice Loss,使用alpha缩小Focal Loss: def mixedLoss(y_ture,y_pred,alpha): alpha * focal_loss(y_ture,y_pred) - K.log(diceA_loss(y_true,y_pred)) 5.BCE + DICE LOSS bce_logdice_loss...
arcface:https://blog.csdn.net/Fire_Light_/article/details/79602705 softmax loss: N是样本的数量,i代表第i个样本,j代表第j个类别,fyi代表着第i个样本所属的类别的分数 fyi是全连接层的输出,代表着每一个类别的分数, 每一个分数即为权重W和特征向量X的内积 每个样本的softmax值即为: L-softmax loss: ...
pytorch内置的ArcfaceLoss pytorch autograd 作业题 1.调整线性回归模型停止条件以及y = 2x + (5 + torch.randn(20, 1))中的斜率,训练一个线性回归模型。 我先记录了自己的踩坑记录,最后附上了完整的代码,个人觉得踩坑的过程收获更大,共勉吧。 step5 反向更新梯度,训练模型 w = w - learning_rate * w....
CosFace的LMCL(大间隔余弦损失函数):权重归一化,特征向量归一化到一个固定值s,让cos(θ)加上m(注意是加在了余弦上)。 (5)ArcFace loss (1)在xi和Wji之间的θ上加上角度间隔m(注意是加在了角θ上),以加法的方式惩罚深度特征与其相应权重之间的角度,从而同时增强了类内紧度和类间差异。 (2)惩罚θ角度的...
1.思路简单,只需要几行代码可以构造loss,在softmax损失上操作较为简单。 2.arcface解释起来非常清晰。 如图,论文挑了8个identity,投影到二维的空间,左边是没加margin的softmax。右边是加了margin以后,做到了类内聚,类间开。用人脸的示意图来看,类W1和类W2之间,各自类别的图片围绕着各自类别的center分布,类和类之前...
一、Center Loss——以MNIST手写数字识别为例 我们设计一个网络,首先是特征提取器,也可以叫做编码器。将输入的图片最终压缩为一个含有两个元素的向量。压缩后的特征经过解码后,输出为10个类别。根据我们的理解,这个含有两个元素的向量,应该同类别能汇聚到一起,最终将训练集的所有数据编码成十个类别。实验开始: ...
ArcFaceLoss的公式可以表示为: L = -1/N * Σ[log(exp(s * (cos(θ_yi) - m)) / (exp(s * (cos(θ_yi) - m)) + Σ(exp(s * cos(θ_j)))] 其中: - L表示总体loss,即ArcFaceLoss; - N表示批量大小; - Σ表示对所有样本的累加求和; - s表示尺度参数,用于控制特征和余弦距离之间的...
前言:Softmax loss 和ArcFace loss是经典的人脸识别分类loss,旨在提升类内紧凑性和类间分离性(intra-class compactness and inter-class discrepancy)。多分类任务也常常用Softmax loss进行分类。那么,ArcFace loss能不能不仅限于人脸识别任务,推广至一般的多分类任务?
人脸识别:arcFace Loss详解 论文链接:ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 作者开源代码:https://github.com/deepinsight/insightface 这篇论文原名是ArcFace,但是由于与虹软重名,后改名为Insight Face。 其实这篇论文可以看作是AmSoftmax的一种改进版本,总体思路相对较为简单。
一、Center Loss 1. 定义 Center Loss 旨在最小化类内特征的离散程度,通过约束样本特征与其类别中心之间的距离,提高类内特征的聚合性。 2. 公式 对于样本 xi 和其类别yi,Center Loss 的公式为: xi: 当前样本的特征向量(通常来自网络的最后一层)。 Cyi:...