[center loss] center loss意思即为:为每一个类别提供一个类别中心,最小化min-batch中每个样本与对应类别中心的距离,这样就可以达到缩小类内距离的目的。 Cyi 就是每个这个batch中每个样本对应的类别中心,它和特征x的维度一样,对相关变量求导如下: 值得注意的是,在进行类别中心的求导时,只用当前batch中某一类别...
这篇论文 Centerloss来自Eccv2016。本文主要讲解其核心原理以及源码和实验。 论文地址:https://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 代码地址:https://github.com/ydwen/caffe-face 简介 在人脸识别中,就是要学习到一种判别性好的特征。作者通过增加centerloss使得学习的特征类内距离更小。 在人脸识别的...
摘要: Center Loss For Face Recognition - 提高CNN学习的特征的判别能力. Center Loss 通过学习每一类的深度特征的中心,同时惩罚深度特征与对应的类别中心的距离. Softmax Loss + Center Loss,可以同时增加类间分散程度(inter-class dispension)与类内紧凑程度(intra-class compactness). 由于CNNs模型采用SGD方法以 ...
CNN在softmax loss和center loss联合下进行训练,其中有一个超参数控制。可以看出,softmax loss迫使不同类的深度特征保持分离,center loss使得属于同一个类的特征更加靠近中心;因此,在这两者联合之下,类间的特征差距不仅被加大,类内的特征变化程度也减小了。 本文的贡献: 1)提出一个新的loss function,称为center lo...
[损失函数]Focal loss Focal loss 论文:https://arxiv.org/abs/1708.02002 (Focal Loss for Dense Object Detection) why do we need focal loss? 在很久之前的目标检测方法中,物体检测实际上被认为是一个非常难解决的问题,尤其是图像中小尺寸物体的检测。如下面的例子所示,模型无法检测到摩托车,这是因为摩托...
在之前所述的在mnist数据集上测试特征在空间上的可判别性试验中,加入了center loss后可明显增加样本在特征空间中的可判别性,如下图所示: 用于人脸识别训练的具体模型结构,其中后面三个卷积层使用local conv 实验结果 实验细节 作者使用了基于5点人脸关键点(人脸关键点检测和对齐方法,也是该论文作者的工作)给训练集中...
在ECCV 2016的一篇论文《A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition》中，Center loss作为一种增强特征区分度的手段，与Softmax加margin系列方法相似，但它们在人脸识别领域有着独特的应用。这些方法旨在使网络学习到更具有区分性的特征，但它们的主要区别在哪里呢？首先，回顾Soft...
center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition。 论文链接:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 二、为什么要使用Center Loss: . In most of the available CNNs, the softmax loss function is used as the supervision signal to train the...
在论文《A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition》中提出了一种新的损失函数center loss。通过softmax loss+center loss 有效的提升了人脸识别类别之间的辨识度。下面，我将简要介绍一下这个损失函数。方法/步骤 1 使用MNIST数据集实验，可视化特征的输出。下图是使用softmax损失函数训练的...
话不多说,今天来介绍一下ECCV 2016的Center Loss。论文链接见附录。 介绍 我们知道在利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取然后做分类任务的时候,最常用的就是Softmax Loss了。而Softmax Loss对CNN的分类特征没有什么强约束,只要最后可以把样本分开就可以了,没有明确的定义某个分类特征 x x x和它的类别 y y y...