前言 水了几篇不痛不痒的博客，于是决定把mtcnn的原理记录下，分享给想要学习人脸识别，但是很纠结如何开始的人。网上关于mtcnn的教程大同小异...
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深刻理解MTCNN原理, 超级详细，从零开始做人脸检测。Tensorflow2实现 -
人脸识别中的L2 normalization很多论文中都提及对人脸特征进行L2 normalization。 DeepFace： deepface中说对特征进行归一化是为了减少光照的影响。...
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绘制MNIST二维特征分布打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新 1.为何绘制出的特征分布只在第一象限 在看center loss论文的时候，...
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【论文】Center Loss: A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition
xi表示第i个实例（脸）的特征向量。yi表示第i个实例的类别。Cyi表示yi类别的中心。目的是使所有实例到中心的距离的和最小。 Referenc...
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【论文】VGGFace：Deep Face Recognition
Architecture 结构与VGGnet类似。将全连接层比喻为其filter能看到整张图片的卷积层。 loss 给出了triplet los...
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【论文】DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural NetworksVGGnet和GoogLeNet这种很深的卷积神经网络在图像分类上取得成功，作者就尝试将深度卷积神经网络应用于人脸识别。实验方法跟DeepID2...
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【论文】DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
Locally Connected Layer 文中将Locally Connected Layer应用到神经网络，来提取特征。针对输入的d个特...
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【论文】Facenet：A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
论文提出一种新的loss函数，名叫Triplet Loss。 训练方法 因此我们在训练的时候需要3张图片为一组。有一个问题就是如果我们随机挑选图...
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【论文】DeepID2：Deep Learning Face Representation by Joint Identification-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。The key challenge of face recognition ...
专题公告
人脸识别论文
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