arcface loss是一个利用margin来扩大不同类之间距离的损失函数,类似原理的还有triplet loss,还有一个我已经记不清名字的损失,大致形式为[predict[class_yi]-predict[class_j]+margin],其中的predict[class_yi]指正确类别上的预测值,predict[class_j]即其他类别上的预测值。 arcface loss的启发就很类似这个损失,只要...
center arcfaceloss原理公式 ArcFaceLoss是一种人脸识别领域常用的损失函数,它通过在特征空间中增加人脸间的角度差异,实现了更好的人脸特征区分度。其原理和公式可以描述如下: 1.原理: ArcFaceLoss的核心思想是将人脸特征映射到高维空间中,并通过对特征进行归一化和角度调整,使得同一身份的特征更加紧密,不同身份的特征...
利用反余弦函数来计算当前的 feature 和目标 weight 之间的角度,给目标角度添加一个附件的边缘夹角,并通过余弦函数来恢复得到目标对数。根据固定 feature norm 来重新调节所有的对数,随后的步骤与 softmax loss 一致,其过程如下图所示: Arcface网络训练过程 由于嵌入特征分布在超球面上的每个特征中心周围,通过在x_i和...
ArcFace其实就是从softmaxloss衍生而来的,所以先要明白softmax loss是怎么一回事。 softmax和softmax loss虽然差不多,但这是不同的概念 个人认为比较讲的通俗易懂的softmax损失的链接,点击链接 为了使得特征之间分的更加开,ArcFace选择减少类内距,增加类间距的方式(角度)。 先看一下ArcFace loss的表达式 在softmax...
center和arcfaceloss原理公式 Center loss的原理公式如下: 假设训练集中有N个样本,每个样本的特征表示为xi,对应的标签为yi(其中yi是一个整数,表示类别的编号)。假设特征的维度为d。 Center loss的目标是将同一类别的样本映射到紧密的空间中,具体步骤如下: 1.初始化每个类别的中心c: c[yi] = 0,其中i为类别...
ArcFace基于一种名为Additive Angular Margin Loss的独特损失函数,在人脸识别任务中取得了卓越的性能。ArcFace算法的核心思想在于最大化分类界限。在传统的人脸识别方法中,通常使用欧氏距离作为相似度度量,但这并不能很好地处理角度空间中的问题。为了解决这个问题,ArcFace直接在角度空间中最大化分类界限,使得不同类别的...
ArcFace 由英国帝国理工学院提出，其论文名为“ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition”。ArcFace 的设计基于 Softmax-Loss 的演化，旨在通过调整角度距离来提升识别性能。CosFace 来自腾讯，其论文全名为“CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition”。CosFace ...
loss=arcface_loss(embeddings,labels)# loss 不稳定,无法收敛 1. 2. 异常表现统计 根因分析 在排查时,我们分析了以下几个技术原理上的缺陷,这些缺陷可能影响ArcFaceLoss的正常使用。 数据预处理问题:训练数据没有经过适当的标准化,导致输入特征不均衡。
选择合适的loss function,对网络进行合理的优化,关注较小的目标。 改变网络结构,使用attention机制(类别判断作为辅助)。 与2的根本原理一致,类属attention,即:先检测目标区域,裁剪之后进行分割训练。 通过使用设计合理的loss function,相比于另两种方式更加简单易行,能够保留图像所有信息的情况下进行网络优化,达到对小目标...