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【论文】VGGFace：DeepFaceRecognitionArchitecture图片.png结构与VGGnet类似。将全连接层比喻为其filter能看到整张图片的卷积层。loss给出了tripletloss的一种新的公式表达，实质同facenet中是一样的。图片.png训练方法先用softmax训练分类...
另外在VGGFaceDescriptor项目主页上作者贴出了LFW和YFW两个人脸图像库上的识别率。实验结果在文章中，作者在LFW人脸数据库上分别对FisherVectorFaces、DeepFace、Fusion、DeepID-2,3、FaceNet、FaceNet+Alignment以及作者的方法进…
论文链接：DeepID3:FaceRecognitionwithVeryDeepNeuralNetworks,发表时间：2015.02在DeepID3中，作者参考VGG和GoogLeNet的网络结构，构造出两种网络框架：DeepID3net1（基于VGG网络结构），DeepID3net2（基于GooLeNet网络结构
快毕业了，老师不让在大论文上引用arXiv上的论文，VGGNet有在ICLR2015发表过，但是ICLR上找不到它的页码…
最近读了一篇《RangeLossforDeepFaceRecognitionwithLong-tail》，是继centerloss，A-softmaxloss之后的有一篇对loss进行的工作，即提出了rangeloss。其中caffe中定义的rangeloss的层定义已经在github上上传了（传送门）。首先，作者提出了...
VGG-Face来自2622个人的2百万张图片。每个人大概要2000+图片，跟MS-Celeb-1M有很多重叠的地方（因为都是从搜索引擎来的），这个数据集经常作为训练模型的数据，噪声比较小，相对来说能训练出比较好的结果。下载链接：VGGFaceDataset
这篇论文是2017的CVPR的人脸视频的论文。作者在已经分享交流过这篇论文，已经公开在mooc上了。一、问题介绍人脸识别过程分为四大块：人脸检测（facedetection）同物体检测一样，用矩形框框出来人脸人脸校准（facealignment）对检测到的人脸
VGG网络可以使用的网络架构模型和某些基本solver参数，但是数据路径，输入层，输出全连接层之类的还是要根据自己的图片类别进行修改。新建vggface_train_test.protxt，将下载的模型内的VGG_FACE_deploy.prototxt内容复制…
TheVGG-FaceCNNdescriptorsarecomputedusingourCNNimplementationbasedontheVGG-Very-Deep-16CNNarchitectureasdescribedin[1]andareevaluatedontheLabeledFacesintheWild[2]andtheYouTubeFaces[3]dataset.AdditionallythecodealsocontainsourfastimplementationoftheDPMFacedetectorof[3]usingthecascadeDPMcode...
【论文】VGGFace：DeepFaceRecognitionArchitecture图片.png结构与VGGnet类似。将全连接层比喻为其filter能看到整张图片的卷积层。loss给出了tripletloss的一种新的公式表达，实质同facenet中是一样的。图片.png训练方法先用softmax训练分类...
另外在VGGFaceDescriptor项目主页上作者贴出了LFW和YFW两个人脸图像库上的识别率。实验结果在文章中，作者在LFW人脸数据库上分别对FisherVectorFaces、DeepFace、Fusion、DeepID-2,3、FaceNet、FaceNet+Alignment以及作者的方法进…
论文链接：DeepID3:FaceRecognitionwithVeryDeepNeuralNetworks,发表时间：2015.02在DeepID3中，作者参考VGG和GoogLeNet的网络结构，构造出两种网络框架：DeepID3net1（基于VGG网络结构），DeepID3net2（基于GooLeNet网络结构
快毕业了，老师不让在大论文上引用arXiv上的论文，VGGNet有在ICLR2015发表过，但是ICLR上找不到它的页码…
最近读了一篇《RangeLossforDeepFaceRecognitionwithLong-tail》，是继centerloss，A-softmaxloss之后的有一篇对loss进行的工作，即提出了rangeloss。其中caffe中定义的rangeloss的层定义已经在github上上传了（传送门）。首先，作者提出了...
VGG-Face来自2622个人的2百万张图片。每个人大概要2000+图片，跟MS-Celeb-1M有很多重叠的地方（因为都是从搜索引擎来的），这个数据集经常作为训练模型的数据，噪声比较小，相对来说能训练出比较好的结果。下载链接：VGGFaceDataset
这篇论文是2017的CVPR的人脸视频的论文。作者在已经分享交流过这篇论文，已经公开在mooc上了。一、问题介绍人脸识别过程分为四大块：人脸检测（facedetection）同物体检测一样，用矩形框框出来人脸人脸校准（facealignment）对检测到的人脸
VGG网络可以使用的网络架构模型和某些基本solver参数，但是数据路径，输入层，输出全连接层之类的还是要根据自己的图片类别进行修改。新建vggface_train_test.protxt，将下载的模型内的VGG_FACE_deploy.prototxt内容复制…
TheVGG-FaceCNNdescriptorsarecomputedusingourCNNimplementationbasedontheVGG-Very-Deep-16CNNarchitectureasdescribedin[1]andareevaluatedontheLabeledFacesintheWild[2]andtheYouTubeFaces[3]dataset.AdditionallythecodealsocontainsourfastimplementationoftheDPMFacedetectorof[3]usingthecascadeDPMcode...
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