Under de senaste åren har prestandan hos ansiktsverifieringssystem avsevärt förbättrats med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN). En typisk pipeline för ansiktsverifiering inkluderar utbildning av ett djupt nätverk för ämnesklassificering med softmax förlust, med hjälp av den näst sista lagerutgången som funktionen deskriptor, och generera en cosinus likhet poäng ges ett par ansiktsbilder. Funktionen softmax förlust optimerar inte funktionerna för att ha högre likhetspoäng för positiva par och lägre likhetspoäng för negativa par, vilket leder till ett prestandagap. I detta dokument lägger vi till en L 2 -constraint till de deskriptorer som begränsar dem till att ligga på en hypersfär med en fast radie. Denna modul kan enkelt implementeras med hjälp av befintliga ramar för djupt lärande. Vi visar att integrering av detta enkla steg i utbildningsledningen avsevärt ökar prestandan för ansiktsverifiering. Specifikt uppnår vi toppmoderna resultat på den utmanande IJB-A-datauppsättningen och uppnår sann acceptansfrekvens på 0,909 vid falsk acceptansfrekvens 0,0001 på protokollet för ansiktsverifiering. Dessutom uppnår vi toppmoderna prestanda på LFW-dataset med en noggrannhet på 99,78 % och konkurrerande prestanda på YTF-dataset med en noggrannhet på 96,08 %.
REF tillämpar begränsningen L 2 på funktioner för att bädda in ansikten i det normaliserade utrymmet.
L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}