(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(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。
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]...
SphereFace算法从几何角度出发，将人脸特征约束在超球面上。通过调整参数m，控制特征在超球面上的角度margin，从而提升特征的判别性。Angular Softmax损失函数：该损失函数在分类边界上增加了角度margin约束。确保同一类别的特征角度相近，不同类别的特征角度相差较大。算法效果：在LFW、YTF、MegaFace等数据集上...
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 and permadeath. ...
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
是四年来的第一次维护补丁!SphereFACE于2015年首次发布,自那时以来发生了很多变化。我们很高兴能和您一起回顾过去。 虽然VoxelStorm现在已经不再以原有的形式存在,但它的精神仍然在Armchair Software中延续,由同一位创始人创建。VoxelStorm的大部分旧代码已作为开源发布
SphereFace是佐治亚理工学院Weiyang Liu等人在CVPR2017年提出的一种深度超球面嵌入方法，用于人脸识别。该方法的核心思想是将Softmax损失从基于欧几里得距离转换为基于角度间隔。通过引入决策余量m，限制权重向量的长度为1以及偏置项b设置为0，SphereFace显著提高了人脸识别的性能。SphereFace的学习和推理过程主要基于...
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...