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SphereFace2:BinaryClassificationisAllYouNeedforDeepFaceRecognition[pdf]简要概述：目前基于分类的人脸识别训练主要使用基于softmax的损失函数进行多分类的训练，这存在几个问题：训练时候采用…
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：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。
论文：FromFacialPartsResponsestoFaceDetectionADeepLearningApproach.pdf实现：暂无这篇论文发表于ICCV2015，很有借鉴意义，论文提出了一个新的概念deepconvolutionalnetwork(DCN)，在FDDB数据集上达到了目前世界领先水准，这篇论文可以与之前《JointCas
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...
CVPR2020最全整理：论文汇总/代码/项目/论文解读（更新中）【计算机视觉】,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
所以他的论文并不多，也就平均一年一篇吧（真正他写的，挂名的不算，不过我也没看到他有多少挂名的论文，有他名字的论文都是明显能看到他的思想贡献的），但是每一篇都是一个新思想新方向。我觉得这才是好的工作应该有的样子。
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，目前在LFW上面取得了最好的成绩，识别率为99.63%（LFW最近数据刷的好猛）。...
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。
m，增强类内紧凑性和类间差异性。.因为当.cos(θ+m)
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