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FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
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FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
1 文章说明
方向:脸部识别
时间:2015
会议:CVPR2015
2主要贡献
提出了Triplet Loss ,其思想为Achor 样本(A), 正样本(P),负样本(N),使A-P的距离小于A-N的距离:
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