Facenet

人脸识别“FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering”

作者认为用于训练的三元组很重要，使用经过筛选的三元组数据训练，在LFW上识别率达到了99.63%。使用深度卷积网学习图像的欧式嵌入。方法描述：使用了两个网络Zeiler&Fergus，Inception网络。这个系统的架构如下：将三元组损失用于识别，认证和聚类任务。学习一个embedding函数f(x)将图像x映射到特征空间Rd，使得同一人脸间的平方距离最小。1.三元组损失同一人间的距离小，不同人
cv_family_z·2015-12-29 12:00

在 caffe 中添加 FaceNet 中 Triplet Loss Layer

triplet_loss_layerhpp创建triplet_loss_layercpp创建triplet_loss_layercu创建test_triplet_loss_layercpp一、TripletLoss定义论文：FaceNet
seven_first·2015-12-12 01:00

FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

本文有以下几个亮点：一是利用DNN直接学习到从原始图片到欧氏距离空间的映射，从而使得在欧式空间里的距离的度量直接关联着人脸相似度；二是引入triplet损失函数，使得模型的学习能力更高效。本文的模型示意图如上，输入层后紧接着DNN，然后再运用L2正则化避免模型的过拟合，最后接上triplet损失函数层，以反映在人脸验证、识别和聚类中所想要的结果。这里的关键就是triplet损失函数的确定，我们想要
dp_BUPT·2015-10-31 15:00

基于Triplet loss 函数训练人脸识别深度网络

基于Tripletloss函数训练人脸识别深度网络在FaceNet中，作者提出了基于度量学习的误差函数Tripletloss，其思想来源如下：∥∥xai−xpi∥∥22+threshold<∥∥xai−
kklots·2015-10-08 11:22

基于Triplet loss 函数训练人脸识别深度网络

基于Tripletloss函数训练人脸识别深度网络在FaceNet中，作者提出了基于度量学习的误差函数Tripletloss，其思想来源如下：∥∥xai−xpi∥∥22+threshold<∥∥xai−
kklots·2015-10-08 11:00

[置顶] triplet loss 原理以及梯度推导

【前言】最近，learningtorank的思想逐渐被应用到很多领域，比如google用来做人脸识别（faceNet），微软JingdongWang用来做person-reid等等。
tangwei2014·2015-07-07 13:00

DeepFace--Facebook的人脸识别

连续看了DeepID和FaceNet后，看了更早期的一篇论文，即FB的DeepFace。这篇论文早于DeepID和FaceNet，但其所使用的方法在后面的论文中都有体现，可谓是早期的奠基之作。
xinzhangyanxiang·2015-07-06 16:00

FaceNet--Google的人脸识别

特贡献出FaceNet再次刷新LFW上人脸验证的效果记录。本文是阅读FaceNet论文的笔记，所有配图均来自于论文。
xinzhangyanxiang·2015-06-29 21:00

【深度学习论文笔记】FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

论文：FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering时间：2015.04.13来源：CVPR2015来自谷歌的一篇文章，这篇文章主要讲述的是一个利用深度学习来进行人脸验证的方法
chenriwei2·2015-04-13 21:00

笔记（4）——Analyzing Communities and Their Evolutions in Dynamic Social Networks

我们提出FaceNet来分析社区和它们的演化通过一个强大的统一过程。我们的方法是对问题采用MAP估计，社区结构的估计同时考虑观察到的网络数据和由历史社区结构提供的先验分布。
fuhao_987·2011-04-12 22:00
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