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참조 논문 : https://arxiv.org/pdf/1801.07698v1.pdf 컨볼루션 신경망은 차별적 특징을 학습하는 대용량으로 인해 최근 몇 년 동안 얼굴 인식의 성능을 크게 향상했다. Softmax loss의의 차별적 힘을 강화하기 위해, 곱셈적 각도 여유와 첨가적 코사인 여유는 각각 손실 함수에 각도 여유와 코사인 여유를 통합한다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 감독 신호보다 기하학적 해석이 우수한 새로운 감독 신호인 가산 각도 여백(ArcFace)을 제안한다. 구체적으로, 제안된 ArcFace cos(α + m)는 L2 정규화된 가중치와 특징에 기초한 각(arc) 공간에서 결정 경계를 직접 최대화한다. 곱셈적 각도 여유 비용(m²)과 첨가적 코사인 여유 비용 β - m에 비해, ArcFac..

4. Experiments 구현 세부 정보를 설명하고 실험 및 절제 연구를 광범위하게 수행하여 GroupFace의 효과를 보여준다. 4.1. Implementation Details(구현 세부 정보) Datasets. 열차의 경우, 100K ID에 대해 약 10M의 이미지를 포함하는 MSCleb-1M [10]을 사용한다. MSCleb-1M 원본 데이터 세트의 노이즈가 있는 레이블 때문에, 3을 포함하는 정제 버전[7]을 사용한다.85K ID에 8M 이미지 제공 테스트를 위해 다음과 같이 9개의 일반적으로 사용되는 데이터 세트를 사용하여 실험을 수행한다. • 5,749개의 ID에서 13,233개의 이미지를 포함하고 있으며 이 이미지로부터 6000개의 쌍을 제공하며, CALFW [46] 및 CPLFW [45..

얼굴 인식 분야에서 모델은 더 적은 차원 임베딩 기능으로 수백만 개의 얼굴 이미지를 구별하는 방법을 배우며, 그러한 방대한 정보는 단일 분기로 기존 모델에 제대로 인코딩 되지 않을 수 있다. 임베딩 기능의 품질을 향상하기 위해 여러 그룹 인식 표현을 동시에 활용하는 GroupFace라는 새로운 얼굴 인식 전문 아키텍처를 제안한다. 제안된 방법은 추가 인간 주석 없이 각 그룹에 속하는 샘플 수의 균형을 맞추는 자체 분산 레이블을 제공하고 대상 ID의 검색 공간을 좁힐 수 있는 그룹 인식 표현을 학습한다. 광범위한 절제 연구와 시각화를 보여줌으로써 제안된 방법의 효과를 입증한다. 제안된 방법의 모든 구성 요소는 계산 복잡성이 미미하게 증가하여 종단 간 방식으로 훈련될 수 있다. 제안된 방법은 LFW, YTF..