SphereFace(超球面)是佐治亚理工学院Weiyang Liu等在CVPR2017.04发表,提出了将Softmax loss从欧几里得距离转换到角度间隔,增加决策余量m,限制||W||=1和b=0,SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 主要思想 开集人脸识别:测试图像没有在训练集中出现过,是度量学习问题,学习有判别力的大间隔特征。
上述公式,另b_{j}=0,||W_{j}||=1,||x_{i}||=s,则上述公式变为: SphereFace(CVPR2017): CosFace(CVPR2018): ArcFace(CVPR2019): 将上面三个公式融合一下还可以得到一个新的损失函数: m1:SphereFace m2:ArcFace m3:CosFace 损失函数对比 核心代码如下: classCombinedMarginLoss(torch.nn.Module):def_...
sphereFACE is a retro-styled 3D vector shooter, wrapped around the inside of a sphere. An unashamedly abstract shooter that ranges from slow, strategic sniping to frantic rock-dodging action, with roguelike elements of exploration, progression, discovery
SphereFace是一种利用角度的softmax（A-softmax）进行特征学习的方法，旨在使每个类别的特征在类别间保持较大的距离，同时在类内特征间保持较小的差异，从而实现元学习和相似度学习。该方法在数学推导和代码实现上都表现出色，易于理解和操作。SphereFace代码实现于GitHub上的clcarwin/sphereface_pytorch，作者...
大家好,今天为大家带来的文章是 -- SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 该文章发表于CVPR 2017。 主要贡献 1. 第一次提出基于角度的softmax损失函数,具有很好的几何可解释性。 2. 通过系数m进一步加强A-softmax聚拢同类,分散不同类的效果。
https://github.com/wy1iu/sphereface pytorch代码: https://github.com/clcarwin/sphereface_pytorch 说明:没用过mxnet,下面的代码注释只是纯粹从代码的角度来分析并进行注释,如有错误之处,敬请谅解,并欢迎指出。 传统的交叉熵公式如下: Li=−logeWTyixi+byi∑jeWTjxi+bj=−loge∥∥Wyi∥∥∥xi∥∥cos(...
一言以蔽之ArcFace、SphereFace、CosFace三个损失函数相对于前辈们而言,改进的一个核心思路就是: 只有平常(train)更刻苦的训练,才有可能在比赛中(test)中得到更好的结果。 它们都对卷积神经网络提出了更高的目标,在训练阶段更为艰难,也因此让其成为了一个更好的分类器。
人脸识别中的关键步骤之一是优化损失函数，以提升识别精度。ArcFace、SphereFace和CosFace是三种先进的损失函数，它们的核心改进在于通过更严格的训练提升测试阶段的表现。这些函数要求神经网络在训练阶段承受更大挑战，从而转化为更强大的分类器。前辈如Softmax函数，虽然常用于分类问题，但ArcFace、SphereFace和...
Matlab的代码绘制出了这样的分段曲线。 对于margin设为3，函数被分为三段，每个阶段对应于[0, π/3]、[π/3, 2π/3]和[2π/3, π]。这些部分也是cos(x)函数的压缩和拼接。总结来说，Sphereface的损失曲线是由一系列压缩和连接的cos(x)段构成，这种设计巧妙地帮助新手理解和掌握其原理，避免...
脸识别损失函数简介与Pytorch实现: ArcFace、SphereFace、CosFace 人脸识别是近年来计算机视觉领域研究的热点之一,它在安防、人脸支付等领域有着广泛的应用。脸识别的关键是准确地计算出人脸的特征表示,然后在这个特征空间中进行比较和识别。而损失函数则是在训练模型过程中用来优化特征表示的关键。