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人臉識別「SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition」
時間 2020-12-30
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在開放集中進行人臉識別,理想的特徵最大的類內差距應小於最小的類間差距。作者提出了angular softmax(A-Softmax)損失函數學習angularly discriminative features。在球面流形中增加判別約束,符合人臉分佈在流形上的假設。此外,角度的邊距使用參數m進行量化。改方法只改了損失函數,使用經典的CNN結構上訓練人臉識別模型,在Megaface上獲得排名第一。
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