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【论文】DeepID2：DeepLearningFaceRepresentationbyJointIdentification-Verification人脸识别最具挑战性的地方在于减少类内差异同时增大类间差异。Thekeychallengeoffacerecognitionistodevelopeffectivefeaturerepre…
DeepID系列是比较早地(2014年)将CNN引入人脸识别的算法，出自于著名的香港中文大学和中科院高等技术研究所的汤晓鸥，王晓刚团队。本文按照次系列论文发表的时间顺序逐一进行解读和介绍。**欢迎探讨，本文持续维护。**##实验平台N/A
论文提出了用于人脸识别的两个非常深的神经网络结构（被称为DeepID3）。这两个结构在VGG和GooLeNet的基础上进行构建合适的结构，使得方便人脸识别。结果发现DeepID3的结果和DeepID2+相当，或许当有更多的训练数据时，能够提高性能，需要进一步研究。
论文链接：DeepLearningFaceRepresentationfromPredicting10,000Classes,发表时间：CVPR2014.DeepID系列论文由港中文的孙祎、王晓刚、汤晓鸥（商汤科技创始人，CUHK的教授，其实验室链接为MultimediaLaboratory）发表，其中，DeepID1发表于CVPR2014。.在论文中，作者利用卷积...
经典计算机视觉论文笔记——《NetworkinNetwork》weixin_44184425:看了你的文章，思考的很深，对于卷积核在通道上做卷积的确很少有人讲清。想必你现在一定事业有成了吧！经典计算机视觉论文笔记——DeepFace\DeepID\DeepID2\DeepID3\FaceNet
人脸识别合集|2DeepID解析.DeepID：为了人脸验证而通过faceidentification来学习深度模型的高级人脸身份特征，称为DeepID。.这里的人脸识别是多分类，通过用少量隐藏变量表示大量不同的身份，获得了高度紧凑和有判别度的特征DeepID。.DeepID先通过多分类人脸...
DeepID的subnet网络结构你看这个图它又长又宽。DeepID是这样想的，老子手头有1K个人的100K张照片（平均每人100张照片），那老子只要把这1K个人用分类器分他个明明白白，那就说明我的网络能够有效提取每个人的足够distinguishable的特征了，那我就炼丹大成了！
相比于DeepID，从众多patches中挑选出了25个最佳pathes，减少计算负担和信息冗余。验证采用jointbayesian或直接用L2距离。一些值得反思的细节CNN结构除了最后的loss层外与DeepID一样。输出是8192个人的分类结果。从400个patches中挑选了
DeepID人脸识别算法之三代DeepID，目前最强人脸识别算法，已经三代。如今，深度学习方兴未艾，大数据风起云涌，各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段，人脸识别也不例外，香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征，将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面，取得了不错的效…
这篇文章提出使用深度学习去学习到一个高级的特征表达集合DeepID用于人脸验证。DeepID特征是从深度卷积神经网络的最后一个隐含层神经元激励提取到的。并且这些特征是从人脸的不同区域中提取的，用来形成一个互补的过完备的人脸特征表达。
【论文】DeepID2：DeepLearningFaceRepresentationbyJointIdentification-Verification人脸识别最具挑战性的地方在于减少类内差异同时增大类间差异。Thekeychallengeoffacerecognitionistodevelopeffectivefeaturerepre…
DeepID系列是比较早地(2014年)将CNN引入人脸识别的算法，出自于著名的香港中文大学和中科院高等技术研究所的汤晓鸥，王晓刚团队。本文按照次系列论文发表的时间顺序逐一进行解读和介绍。**欢迎探讨，本文持续维护。**##实验平台N/A
论文提出了用于人脸识别的两个非常深的神经网络结构（被称为DeepID3）。这两个结构在VGG和GooLeNet的基础上进行构建合适的结构，使得方便人脸识别。结果发现DeepID3的结果和DeepID2+相当，或许当有更多的训练数据时，能够提高性能，需要进一步研究。
论文链接：DeepLearningFaceRepresentationfromPredicting10,000Classes,发表时间：CVPR2014.DeepID系列论文由港中文的孙祎、王晓刚、汤晓鸥（商汤科技创始人，CUHK的教授，其实验室链接为MultimediaLaboratory）发表，其中，DeepID1发表于CVPR2014。.在论文中，作者利用卷积...
经典计算机视觉论文笔记——《NetworkinNetwork》weixin_44184425:看了你的文章，思考的很深，对于卷积核在通道上做卷积的确很少有人讲清。想必你现在一定事业有成了吧！经典计算机视觉论文笔记——DeepFace\DeepID\DeepID2\DeepID3\FaceNet
人脸识别合集|2DeepID解析.DeepID：为了人脸验证而通过faceidentification来学习深度模型的高级人脸身份特征，称为DeepID。.这里的人脸识别是多分类，通过用少量隐藏变量表示大量不同的身份，获得了高度紧凑和有判别度的特征DeepID。.DeepID先通过多分类人脸...
DeepID的subnet网络结构你看这个图它又长又宽。DeepID是这样想的，老子手头有1K个人的100K张照片（平均每人100张照片），那老子只要把这1K个人用分类器分他个明明白白，那就说明我的网络能够有效提取每个人的足够distinguishable的特征了，那我就炼丹大成了！
相比于DeepID，从众多patches中挑选出了25个最佳pathes，减少计算负担和信息冗余。验证采用jointbayesian或直接用L2距离。一些值得反思的细节CNN结构除了最后的loss层外与DeepID一样。输出是8192个人的分类结果。从400个patches中挑选了
DeepID人脸识别算法之三代DeepID，目前最强人脸识别算法，已经三代。如今，深度学习方兴未艾，大数据风起云涌，各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段，人脸识别也不例外，香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征，将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面，取得了不错的效…
这篇文章提出使用深度学习去学习到一个高级的特征表达集合DeepID用于人脸验证。DeepID特征是从深度卷积神经网络的最后一个隐含层神经元激励提取到的。并且这些特征是从人脸的不同区域中提取的，用来形成一个互补的过完备的人脸特征表达。
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