Triplet Loss首次在FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering这篇论文中被提出,目的是使网络学到更好的人脸表征,即同一个人的不同输入通过网络输出的 表征间距离尽量小,不同人得到的 表征距离尽量大。 不同于Contrastive Loss,Triplet Loss构造了一个三元组计算损失。<a,p,n>分别表示ancho...
Triplet-Center Loss for Multi-view 3D Object Retrieval 是一个结合三元组损失(Triplet Loss)和中心损失(Center Loss)的方法,用于多视角3D物体检索任务。 1. 方法概述 在3D物体检索任务中,尤其是多视角检索,需要模型能够准确地区分不同物体的同时,也能识别同一物体的不同视角。Triplet Loss 和 Center Loss 的结合...
"""Calculate the triplet loss according to the FaceNet paper with tf.variable_scope('triplet_loss'): pos_dist = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(anchor, positive)), 1)#pos_dist就是anchor到各自正样本之间的距离 neg_dist = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(anchor, negative)), 1)#...
center loss相对于contrastive和triplet loss的优点显然省去了复杂并且含糊的样本对构造过程，只需要在特征...
bag of tricks: BN、center loss、余弦距离vs欧式 强https://zhuanlan.zhihu.com/p/40514536 更强https://zhuanlan.zhihu.com/p/61831669 1 BN neck: batch normal after global pooling 网络global pooling得到的feature是在欧式空间里的,我们直接连接triplet loss,我们把这个feature记作 [公式] 。然... ...
这玩意和contrastive loss和triplet loss之间有什么区别或者是联系没有呀？上面的公式可以看成softmax + contrastive loss只不过只提供一个类内样本作为pair，而这个类内样本就是整个类的类中心。这在一定程度上解决了contrastive loss坑爹的采样问题，大家都知道contrastive loss需要坑爹的采样很多pair对，一不小心还会搞...
bag of tricks: BN、center loss、余弦距离vs欧式 强https://zhuanlan.zhihu.com/p/40514536 更强https://zhuanlan.zhihu.com/p/61831669 1 BN neck: batch normal after global pooling 网络global pooling得到的feature是在欧式空间里的,我们直接连接triplet loss,我们把这个feature记作 [公式] 。然......
contrastive loss 和 triplet loss 存在图像 pairs 和 triplets 构建的问题,训练样本的图像采样较为复杂. 基于CNN 网络的典型框架: 将人脸图片输入到 CNN 网络,进行特征学习以得到深度特征,包括可区分特征和判别特征,然后进行 label 预测. 对于深度特征分布情况的分析: ...
在大家吐槽用softmax训练出来的人脸模型性能差,contrastive 和 triplet需要个中谜一样的采样方法之际。ECCV 2016有篇文章提出了权衡的解决方案。通过添加center loss使得简单的softmax就能够训练出拥有内聚性的特征。该特点在人脸识别上尤为重要,从而使得在很少的数据情况下训练出来的模型也能有不俗的性能。本文尝试用一...
人脸识别算法,结合facenet网络结构和center loss作为损失,基于tensorflow框架,含训练和测试代码,支持从头训练和摄像头测试 - Cumt-Seu/tensorflow-facenet