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摘要: 本文来自《L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification》,时间线为2017年6月。 近些年,人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大。一个典型的人脸识别流程就是: 训练一个基于softmax loss的深度卷积网 阅读全文
posted @ 2018-12-17 15:00 仙守 阅读(1392) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 本文来自《Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks》,时间线为2016年12月,是北大和CMU的作品。 0 引言 过去十几年,CNN被应用在各个领域。大家设计的结构,基本都包含卷积层和池化层,可以将局部特征转换成全局特征, 阅读全文
posted @ 2018-12-14 14:09 仙守 阅读(1258) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文来自《A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition》,时间线为2016年。采用的loss是Center loss。 0 引言 通常使用CNN进行特征学习和标签预测的架构,都是将输入数据映射到深度特征(最后 阅读全文
posted @ 2018-12-12 15:07 仙守 阅读(1512) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文来自《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》。时间线为2015年6月。是谷歌的作品。 0 引言 虽然最近人脸识别领域取得了重大进展,但大规模有效地进行人脸验证和识别还是有着不小的挑战。Florian Sc 阅读全文
posted @ 2018-12-10 20:33 仙守 阅读(1279) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 人脸识别,大致可以分为以下四个步骤: 人脸检测:从图片中准确定位到人脸,并以矩形框将其裁剪出来; 人脸矫正(对齐): 检测到的人脸,可能角度不是很正,需要使其对齐,比如旋转,缩放; 特征提取:对矫正后的人脸进行特征提取,现在做法通常都是基于一个CNN模型; 人脸比对:对两张人脸图像提取的特征向量进行 阅读全文
posted @ 2018-12-03 20:10 仙守 阅读(4872) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 本文来自《DSFD: Dual Shot Face Detector》,时间线为2018年10月,是南理工Jian Li在腾讯优图实验室实习时候的作品。在WIDER FACE,FDDB上效果也超过了PyramidBox和SRN。 0 引言 最近在比赛上拿到最好成绩的人脸检测模型大致可以分成2类: 基 阅读全文
posted @ 2018-12-03 11:18 仙守 阅读(4915) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文来自《PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector》,是来自百度的作品,时间线为2018年8月。 0 引言 最近基于锚的检测框架都是为了检测无约束条件下难检测的人脸,比如WIDER FACE,SSH,$S^3FD$等等都提出了尺 阅读全文
posted @ 2018-11-30 09:09 仙守 阅读(2494) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文来自《Detecting Faces Using Region-based Fully Convolutional Networks》,又是腾讯ai实验室的作品。时间线为2017年9月。 0 引言 如图所示,影响人脸检测的涉及到人脸遮挡,人脸尺寸,光照条件,各种姿态,丰富的表情等等。fast/f 阅读全文
posted @ 2018-11-29 10:24 仙守 阅读(987) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文来自《$S^3$FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector》,时间线为2017年11月. 0 引言 基于锚的目标检测方法,是通过分类和回归一系列预先设定的锚来检测目标的。这里预先设定的锚通常都是一个个基于不同尺度和长宽比的框。这些锚通常都是关联一层 阅读全文
posted @ 2018-11-28 13:15 仙守 阅读(652) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 该文来自《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。该文时间线是2018年1月 虽然人脸检测上随着深度学习的普及,引来了巨大的进步,可是如何在CPU环境下实时的保持高准确度是一个难题,因为高准确度的网络往往伴随着大量的计 阅读全文
posted @ 2018-11-26 17:29 仙守 阅读(1841) 评论(0) 推荐(0)
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