技术标签: 人脸识别
题图依然来自Coco!上篇地址:
YaqiLYU:人脸识别的LOSS(上)COCO(congenerous cosine) loss: sciencefans/coco_loss,归一化了权值c,归一化了特征f,并乘尺度因子 :
half MS-1M训练集,用coco loss训练Inception ResNet,在LFW上达到99.86%,接近满分,但要注意,同样的训练集和CNN,Softmax loss训练的结果是99.75%。
L2-Softmax: 在Softmax的w*x基础上,将特征向量x做归一化,并乘尺度因子进行放大:
尺度因子 可以是固定值,也可以自适应训练,建议用固定值 。可以MS-Celeb-1M的子集3.7M图像作为训练集,用L2-Softmax训练ResNeXt-101在LFW上达到了99.78%,与center loss联合使用也有提升。
NormFace: happynear/NormFace,归一化了特征,同样加了尺度因子s,但这里推荐用自动学习的方法:
归一化后的softmax, contrastive 和center loss都用不同程度的提升,0.49M的CASIA-WebFace训练集28层ResNet,归一化前后,softmax从98.28%提升到99.16%,center loss从99.03%提升到了99.17%。
AM-Softmax:happynear/AMSoftmax,在SphereFace的基础上,乘性margin改成了加性margin,即 变成了 ,在权值W归一化的基础上对特征f也做了归一化,采用固定尺度因子s=30,相比SphereFace性能有提升,最重要的是训练难度大幅降低,不需要退火优化。此外,论文还做了训练集CASIA-WebFace与测试集LFW和MegaFace的重叠identity清理,LFW从Center Loss和SphereFace清理的3对增加到17对,实验证明影响较大。AM-Softmax的特点是小训练集小网络,仅20层CNN,在清理后CASIA-WebFace上训练,LFW达到了98.98%,在MegaFace上较SphereFace提升明显,有源码的好文推荐!
CosFace:与AM-Softmax完全一样,同样的加性margin,同样的特征归一化,工作完成比AM-Softmax早。两个训练集没有提重叠身份清理的问题,0.49M小训练集CASIA-Webface,5M腾讯自己收集的大训练集,训练64层CNN,LFW上99.73%,MegaFace上大小训练集都是SOTA。对比AM-Softmax的结果,CosFace大网络和大训练集的性能提升非常明显,没有源码。
ArcFace: deepinsight/insightface,这个不是虹软的!这个不是虹软的!这个不是虹软的!仅仅是算法与虹软的人脸识别SDK重名了,没有一点关系。论文叫ArcFace,代码叫insightface,在SphereFace的基础上,同样改用加性margin但形式略有区别, 变成了 ,同样也做了特征归一化,固定因子s=64。ArcFace的特点是大训练集加大网络,也做了细致的训练集和测试集清理,训练集MS-Celeb-1M从100k-10M清理到85k-3.8M,测试集MegaFace算法加人工清理后识别率提高了15%,大网络是100层CNN,在LFW上做到了99.83%,在MegaFace上large也是SOTA,目前是榜单第一名,论文篇幅较长,实验细致,强力推荐好文!
强力推荐insightface人脸识别project,基于mxnet训练速度快,包含所有sota的backbone和loss方便上手 InsightFace - 使用篇, 如何一键刷分LFW 99.80%, MegaFace 98% ,为了用这套环境,我已经转mxnet了 -_-!
目前人脸识别算法以large margin为主,这里提出并讨论两个问题:
问题一:large margin为什么能work?
问题二:Large Margin到底优化了什么?
前面提到large margin显式约束了类间分离,看可视化结果好像也是这样,但其实这种说法是不对的。
影响算法性能的因素:
最常用的两个人脸识别测试库,和以上推荐算法的性能比较,结果来自论文:
上表中AM-Softmax和InsightFace都做了更细致的训练集重叠清洗,最后一行代表InsightFace对测试集也做了清洗的结果。
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