挺老实
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FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

1 文章说明

方向：脸部识别

时间：2015

会议：CVPR2015

2主要贡献

提出了Triplet Loss ，其思想为Achor 样本（A）, 正样本（P），负样本（N），使A-P的距离小于A-N的距离：


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