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。
(3).假设Wi,∀i在欧几里得空间中均匀分布,mmin>3具体的证明详见下面的文章 链接:神罗Noctis:A-Softmax(sphereface),A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比--SphereFace - Thaurun - 博客园 3.5.Discussions:不同的类位于一个单位超球表面的不同区域。从上面也可以知道,它的几何意义是权重所代表的在单位超球表...
SphereFace算法是一种基于深度学习的人脸识别方法,它主要采用了卷积神经网络(CNN)进行特征提取和分类。与传统的人脸识别算法相比,SphereFace算法在特征提取方面更具优势,因为它能够提取出更加精细的人脸特征,从而提高识别的准确率。 SphereFace算法的核心思想是将人脸特征映射到一个超球面上,使得同类人脸之间的特征距离尽可能...
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...
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...
$\quad$作者用Caffe实现了A-Softmax,可以参考这个wy1iu/SphereFace,来解读其中的一些细节。在实际的编程中,不需要直接实现式$(1.4)$中的$L_{ang}$,可以在SoftmaxOut层前面加一层$MarginInnerProduct$,这个文件sphereface_model.prototxt的最后如下面引用所示,可以看到作者是加多了一层。具体的C++代码在margin_inner...
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition CVPR2017https://github.com/wy1iu/spherefacepytorch:https://github.com/clcarwin/sphereface_pytorch 针对人脸识别问题,当前的损失函数基本都基于 Euclidean margin ,这里我们提出基于 angular margin 的 angular softmax (A-Softmax) loss 。思路简单,效...
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(...
Sphereface的损失曲线是由一系列压缩和连接的cos段构成。具体来说：当margin设为1时：Sphereface的损失曲线接近于Asoftmax的损失曲线，表现为一个以Θ值在[0, π]范围内变化的指数函数曲线。此时，曲线没有分段，是一个连续且平滑的图形。当margin设为2时：损失曲线被分为两段。第一段在[0, π/2]...