Jan, 2022

KappaFace: 深度人脸识别的自适应加性角边界损失

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TL;DR通过 KappaFace 算法和 von Mises-Fisher 分布相结合，提出了一种考虑类不平衡问题的大规模人脸识别方法，该算法有效提高了深度人脸识别的性能。
face recognitionsoftmax lossclass imbalancekappafacevon mises-fisher distribution
发现论文，激发创造
  • ArcFace：深度人脸识别的加性角度间隔损失

    本文介绍了一种新的面部识别方法，使用 ArcFace 和子中心 ArcFace 方法来提高分类效果并且减少噪声影响，并且可以通过训练好的模型生成身份保持的面部图像。

    Jan, 2018

  • X2-Softmax：人脸识别的边界自适应损失函数

    该论文提出了一种新的角度自适应边界损失函数 X2-Softmax，通过增加类别之间的角度来提供自适应边界，从而提高人脸识别的效果。

    Dec, 2023

  • ElasticFace：用于深度人脸识别的弹性边缘损失

    本文旨在提高面部识别模型的鉴别能力，并提出弹性惩罚边缘损失 (ElasticFace) 来放松固定惩罚边缘的限制，该方法采用每个训练迭代中从正态分布中绘制的随机边缘值，以提高面部识别性能。

    Sep, 2021

  • AdaFace：用于人脸识别的质量自适应边距

    本研究提出了一种新的损失函数 AdaFace，它可以基于图像质量加重不同难度的样本，通过用特征范数来近似图像质量，从而提高人脸识别性能。

    Apr, 2022

  • 基于误分类向量引导的人脸识别 Softmax 损失

    本论文提出了一种新的适应性损失函数，该函数强调错分特征向量以指导较有区别的特征学习，从而解决传统损失函数在面部识别中存在的问题，并在多个基准测试上取得了比其他先进替代方案更有效的实验结果。

    Nov, 2019

  • 人脸验证的加性边距 Softmax

    提出了设想简单并具有几何可解释性的目标函数 —— 加性边际 SoftMax (AM-Softmax), 用于深度人脸验证，实验证明该函数在使用相同的网络和训练模型的情况下，始终优于现有的最先进方法。

    Jan, 2018

  • 人脸识别损失函数搜索

    本论文提出了一种用于人脸识别中的边际损失函数自动搜索的方法，由于手工设计的启发式方法需要耗费大量时间，并且 AutoML 的搜索空间过于复杂和不稳定， 因此定义了一个新的搜索空间和一个受奖励的搜索方法来自动获取最佳候选，实验结果表明该方法优于现有的最先进方法并提高了特征辨别能力。

    Jul, 2020

  • CosFace: 大间隔余弦损失用于深度人脸识别

    本文提出基于余弦相似度的大间距余弦损失函数，提高了人脸识别深度卷积神经网络的性能，在 MegaFace Challenge、Youtube Faces、Labeled Face in the Wild 等公共数据集上达到了最先进的表现。

    Jan, 2018

  • 深度人脸识别的最小边界损失

    该研究提出了一种新的最小间隔损失函数 (MML)，用于增强深度特征的区分能力，该方法能够取得最先进的性能表现。

    May, 2018

  • CurricularFace: 用于深度人脸识别的自适应课程学习损失

    本文提出了一种新的适应性课程学习损失（CurricularFace），通过将课程学习的思想嵌入到损失函数中来实现深度人脸识别的新型训练策略，旨在解决早期训练阶段的简单样本和后期的困难样本。该方法根据样本的难易程度自适应地调整简单和困难样本的相对重要性，在各个阶段分配不同的样本，实验结果表明该方法优于现有竞争对手。

    Apr, 2020