En av de största utmaningarna i funktionsinlärning med hjälp av Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) för storskalig ansiktsigenkänning är utformningen av lämpliga förlustfunktioner som kan öka den diskriminerande kraften. Förluster i centrum bestraffar avståndet mellan djupa funktioner och motsvarande klasscentrum i Euclidean-området för att uppnå kompaktitet inom klassen. SphereFace utgår från att den linjära omvandlingsmatrisen i det sista fullt anslutna skiktet kan användas som en representation av klasscentren i vinkelutrymmet och därmed bestraffar vinklarna mellan djupa egenskaper och motsvarande vikter på ett multiplikativt sätt. Nyligen är en populär forskningslinje att införliva marginaler i väletablerade förlustfunktioner för att maximera face class separability. I detta dokument föreslår vi en Additive Angular Margin Loss (ArcFace) för att få mycket diskriminerande egenskaper för ansiktsigenkänning. Den föreslagna ArcFace har en tydlig geometrisk tolkning på grund av dess exakta överensstämmelse med geodesiska avstånd på en hypersfär. Vi presenterar utan tvekan den mest omfattande experimentella utvärderingen mot alla senaste state-of-the-art ansiktsigenkänning metoder på tio ansiktsigenkänning riktmärken som innehåller en ny storskalig bilddatabas med biljoner par och en storskalig video datauppsättning. Vi visar att ArcFace konsekvent överträffar state of the art och kan enkelt implementeras med försumbara beräkningar overhead. För att underlätta framtida forskning har koden gjorts tillgänglig på: https://github.com/ deepinsight/insightface
Deng m.fl. REF inför en additiv vinkelmarginalförlust för att erhålla mycket diskriminerande egenskaper för ansiktsigenkänning.
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}