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Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification
時間 2020-12-25
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Abstract 我們提出了一種通過從數據中進行相似度度量訓練的方法。本方法可以用在識別或者認證應用,這些應用中類別很多且訓練時未知,並且單個類別的訓練數據數量很少。主要的思想是學習一個函數,將輸入映射到目標空間中,使得目標空間中的L1距離基本與輸入空間中的語義特徵一致。這種方法應用到了人臉認證任務中。學習過程最小化具有區分度的損失函數,使得兩個來自相同人的人臉相似度度量變小,不同人的人臉相似
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