人臉識(shí)別 - 專題

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人臉識(shí)別

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深刻理解MTCNN原理, 超級(jí)詳細(xì)危喉，從零開始做人臉檢測。Tensorflow2實(shí)現(xiàn)
前言水了幾篇不痛不癢的博客，于是決定把mtcnn的原理記錄下，分享給想要學(xué)習(xí)人臉識(shí)別，但是很糾結(jié)如何開始的人。網(wǎng)上關(guān)于mtcnn的教程大同小異...

3.0 達(dá)聞西_ 5 33 2
人臉識(shí)別中的L2 normalization
很多論文中都提及對(duì)人臉特征進(jìn)行L2 normalization。 DeepFace： deepface中說對(duì)特征進(jìn)行歸一化是為了減少光照的影響癞志。...

0.3 弓長知行 4 2

繪制MNIST二維特征分布
打算實(shí)現(xiàn)MNIST在各個(gè)loss下訓(xùn)練出來的二維特征分布,持續(xù)更新 1.為何繪制出的特征分布只在第一象限在看center loss論文的時(shí)候，...

0.2 弓長知行 3 1
【論文】Center Loss: A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition
xi表示第i個(gè)實(shí)例（臉）的特征向量框产。yi表示第i個(gè)實(shí)例的類別今阳。Cyi表示yi類別的中心师溅。目的是使所有實(shí)例到中心的距離的和最小。 Referenc...

弓長知行 0 0
【論文】VGGFace：Deep Face Recognition
Architecture 結(jié)構(gòu)與VGGnet類似盾舌。將全連接層比喻為其filter能看到整張圖片的卷積層墓臭。 loss 給出了triplet los...

0.3 弓長知行 0 1
【論文】DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks
VGGnet和GoogLeNet這種很深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類上取得成功，作者就嘗試將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于人臉識(shí)別妖谴。實(shí)驗(yàn)方法跟DeepID2...

0.3 弓長知行 0 1
【論文】DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
Locally Connected Layer 文中將Locally Connected Layer應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)窿锉，來提取特征。針對(duì)輸入的d個(gè)特...

0.3 弓長知行 0 1

【論文】Facenet：A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
論文提出一種新的loss函數(shù)膝舅，名叫Triplet Loss嗡载。訓(xùn)練方法因此我們?cè)谟?xùn)練的時(shí)候需要3張圖片為一組。有一個(gè)問題就是如果我們隨機(jī)挑選圖...

0.3 弓長知行 0 1
【論文】DeepID2+：Deeply learned face representations are sparse, selective, and robus

0.3 弓長知行 0 1
【論文】DeepID2：Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
人臉識(shí)別最具挑戰(zhàn)性的地方在于減少類內(nèi)差異同時(shí)增大類間差異仍稀。The key challenge of face recognition ...

0.3 弓長知行 0 1