SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition

發佈於2017年。 1 動機 作者研究了開集協議下的深度人臉識別問題，在一定的度量空間下，期望理想的人臉特徵滿足最大類內距離小於最小類間距離。然而，用這個標準學習特徵通常是困難的，因爲人臉存在極大的類內差異和極高的類間相似性。 很少有基於CNN的方法能夠在損失函數中有效的表達上該準則。其中，center loss值鼓勵類內緊湊性，contrastive loss和triplet loss都不能限制

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