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论文：FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering两篇论文分别是contrastiveloss和tripletloss的应用。之前已经写了第一篇文章的总结论文|图像检索经典论文解读《Learningvisualsimilarityforproductdesignwithconvolutionalneuralnetworks》，现在把FaceNet这篇也看掉了，所以趁热整理一下。
在论文中，作者指出人脸识别的流程为：FaceDetect->FaceAlign->Represent->Classify，并分别在FaceAlign和Represent阶段做出改进：引入3D人脸对齐技术和深度学习，最终在LFW上取得了97.35%Accuracy的成绩。
人脸识别方向一些论文快查GroupFaceDataUncertaintyLearninginFaceRecognitionCurricularFaceGroupFace【解决人脸识别backbone的问题】尽管损失函数得到了发展，但通用网络，不是为人脸识别而设计的网络，在有效训练网络以识别大量的人身份方面还存在困难。不像分类等常见问题,在评估阶段,人脸识别模型会...
论文：ArcFace:AdditiveAngularMarginLossforDeepFaceRecognition首先我们需要来对比一下ArcFace，AM-softmax，A-softmax和softmax之间的联系和区别。可以这样认为,A-softmax是在传统softmax的基础上，通过m和角度相乘，引进了角度间…
HLA-Face:JointHigh-LowAdaptationforLowLightFaceDetection低光环境下的人脸检测非常具有挑战性，但对监控视频、夜间自动驾驶等许多实际应用又至关重要。大多数现有的人脸检测器都严重依赖大量的标注，而收集数据则是费时费力的。
论文链接：DeepAlignmentNetwork:Aconvolutionalneuralnetworkforrobustfacealignment，发表时间：2017.06DeepAlignmentNetwork（DAN）整体基于Multi-StageCNN对人脸关键点的预测结果进行多次微调，思路与前几篇利用级联的卷积神经网络达到Coarse-to-fine一致，不过DAN每个阶段的输入都是整张人脸图像，而不是局部区域。
这些网络的速度会被架构的heavy-head（头重脚轻）设计拖慢速度（本论文是在R-FCN基础上的优化，body是主干网络，截止到2048通道特征图，RoI及之后部分为head）。.旷视科技和清华大合推出的这篇论文，主要在简化第二个阶段，提出Light-HeadR-CNN，通过使用一个...
论文中的方法同时归一化权重向量W和特征向量xi。为什么要这么做呢？作者从两方面给出了解释：原始的没有特征归一化的softmax函数，学习特征向量的L2范数和角度的余弦值。通过自适应学习L2范数最小化整体损失，使得余弦约束相对较弱。
(论文)从面子理论看中美文化差异--以电影《面子》为例,中美文化差异论文,中美家庭教育差异论文,中美教育差异英语论文,中美文化差异英语论文,中美教育差异论文,中美教育差异英文论文,中美饮食文…
CVPR2020论文大盘点-人脸技术篇,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
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HLA-Face:JointHigh-LowAdaptationforLowLightFaceDetection低光环境下的人脸检测非常具有挑战性，但对监控视频、夜间自动驾驶等许多实际应用又至关重要。大多数现有的人脸检测器都严重依赖大量的标注，而收集数据则是费时费力的。
论文链接：DeepAlignmentNetwork:Aconvolutionalneuralnetworkforrobustfacealignment，发表时间：2017.06DeepAlignmentNetwork（DAN）整体基于Multi-StageCNN对人脸关键点的预测结果进行多次微调，思路与前几篇利用级联的卷积神经网络达到Coarse-to-fine一致，不过DAN每个阶段的输入都是整张人脸图像，而不是局部区域。
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