因此,其实本来没有什么Softmax Loss的概念,这个公式是在多分类任务中使用Softmax Function+Cross Entropy loss产生的。 3. SphereFace, CosFace和ArcFace 以上都是前情提要,因为SphereFace, CosFace和ArcFace的损失函数都是由Softmax Loss而来。 首先,令: 再做如下转换: 令: 再令|xi||的值为s,则之前的Softmax Lo...
在modified softmax loss,对于一个来自类别1 的可学习特征向量x,θi是该x和Wi之间的角度,可知如果我们希望网络能够分类得到该x属于类别1,那么就需要cos(θ1) > cos(θ2), 因为θi范围为[0,Π],在这个范围内cos()函数是递减的,所以要求(θ1) < (θ2) 所以如果增加一个参数m,变为cos(mθ1) > cos(...
参考链接:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 二、SphereFace 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.08063.pdf 要想增强SoftMax的分类能力,其实就是要在分布上做到两点: 让同类之间距离更近 让不同类之间距离更远 不妨继续看看SoftMax\ Loss: L=-log(\sigma_{gt})=-log({\frac {e...
AI检测代码解析 classSphereFaceLoss(nn.Module):def__init__(self,m=4):super(SphereFaceLoss,self).__init__()self.m=mdefforward(self,x,labels):cos_theta=x phi_theta=cos_theta-self.m*labels loss=nn.CrossEntropyLoss()(phi_theta,labels)returnloss 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
上面我们丢入一个长度为 的 向量,得到 ,而softmax loss呢,则是: 其中 是一个长度为 的one-hot向量,即 ,只有ground truth对应的 。所以也可以简写为: 其中 是真实分布,在分类任务中, 实际上等价于上面的 。而 则是预测分布,在分类任务中 实际上等价于上面的 。这样一来进行化简就得到: ...
SphereFace 损失函数最初是为计算机视觉领域的人脸识别任务设计的,Finetuner 支持它的两种变体 ArcFaceLoss 和 CosFaceLoss。SphereFace 损失函数通过将每个样本与每个类别 embedding 的中心点估计值进行比较,提升网络的角度特征的判别能力,而不是传统的通过最小化正样本对之间的距离,并最大化负样本对之间的距离来计算。
人脸识别领域内的sphereface、cosface和arcface中涉及的loss函数具有迁移性。我近期在两个竞赛中尝试了arcface，发现其在视觉细粒度分类任务中，相较于softmax+cross_entropy_loss和triple_loss，表现显著提升。在竞赛中，arcface帮助我们最终取得第22名的成绩，在1589个参赛队伍中。随后，我在地点匹配竞赛中，...
交叉熵公式在分类任务中等价于上述Softmax loss，用于衡量预测分布与真实分布之间的差异。而SphereFace通过调整向量夹角和归一化，增强分类能力，使得类间距离放大，同类间间隔增大，但面临超出定义域的问题，作者采取函数变换解决。CosFace通过固定特定参数，简化SphereFace表达，调整角度和距离关系，以进一步增强...
Loss有着清晰的几何定义,能在比较小的数据集上达到不错的效果。首先,需要先科普一下在训练和测试人脸识别分类器的时候经常被提到的Open-set和Close-set。Figure1是一个直观的展示。close-set,就是所有的测试集都在训练集中出现过。所以预测结果是图片的ID,如果想要测试两张图片是否是同一个,那么就看这两张图片的...
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。