参考资料:https://blog.csdn.net/fxwfxw7037681/article/details/114440117 中心损失 centerloss是关注于类间距离,即我们认为同一类的对象距离其类别中心应该尽可能小。这种假设在聚类中是一个基本假设,注意这个假设与类间距无关!
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 ...
Center loss-pytorch代码详解 首先上github代码:主要代码如下:class CenterLoss(nn.Module): """Center loss. Reference: Wen et al. A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition. ECCV 2016. Args: num_classes (int): number of classes. feat_dim (int): feature dimension. """...
这里的centerloss实现的时候,是可以直接指定输出类别个数的,所以不用像softmaxloss那样,需要先加一个全连接层( 输出个数是类别个数)。所以协议文件中centerloss的上层是ip1,softmaxloss的上层是ip2. 2、mnist_solver.prototxt net: "mnist_train_test.prototxt" test_iter: 100 test_interval: 1000 base_lr: 0...
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的MTCNN与Centerloss人脸识别实战》。 所谓项目实战课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解,可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比,每一次项目实战都由独立的老师完成,课...
center loss: LC=12m∑i=1∥xi−cyi∥2 yi是第i个样本所在类的标签,xi是第i个样本对应的特征向量(全连接层之后,决策层之前提取到的特征),cyi是第i个样本所在类的所有样本的中心点处,通过最小化the center loss,可以把相同类的样本都推向类的中心,减小类内差。
crnn_ctc-centerloss 2020.12.27更新 使用最后一层全连接层输入的功能作为处理对象,即缩小这一功能的类内距离 实现功能和标签的对齐,主要解决了预测重复,预测漏字时的对齐问题(需要tf1.15) 增加对关键指标的计算和追踪,训练过程更直观,方便debug(需要tf1.15) ...
2.6 Loss Loss方面没有什么新意,由于对生成的特征图 H x W的每一个位置都进行了预测,与真值的shape相同。最终loss就是直接进行Focal Loss和L1 Loss即可。 3.总结 CenterPoint入选了2021的CVPR,从代码上看,其实创新点乏善可陈,但是其在工业界上确实非常受欢迎的方法之一,其简单的网络结构和能够与多种Backbone结合...
最近几年网络效果的提升除了改变网络结构外,还有一群人在研究损失层的改进,这篇博文要介绍的就是较为新颖的center loss。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... ...
模型推理预测的结果与真实标签一一对应。热力图的损失函数为GaussianFocalLoss。其它预测值的损失函数为L1Loss,并且速度损失权重为0.2,其它权重均为1.0。 4 模型结构与代码详解 模型详细结构及推理过程请参考下一篇博客:【三维目标检测】CenterPoint(二)_Coding的叶子的博客-CSDN博客。