/ai.arcsoft.com.cn/，注册开发者账号，身份认证，注册应用，得到APPID和SDKKEY 第二步： 阅读SDK接入文档https://ai.arcsoft.com.cn/manual/arcface_android_guideV2
python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo 主要功能, 1.人脸识别 2.人脸特征提取 3.特征比对 4.特征...
通过大量的实验，我们证明了ArcFace的效果始终优于目前最好的模型，并且可以轻松实现，计算开销可以忽略不计。...由于所提出的增加角度margin惩罚函数等于在超球面中标准化测地距离margin的惩罚，因此我们将该方法命名为ArcFace。...如上图所示，softmax损失提供了大致可分离的特征embedding，但在决策边界中产生了明显的模糊性，ArcFace损失显然可以在最近的类之间得到更明显的间隙。 ArcFace算法 ?...ArcFace在所有三个测试集上都达到了最高的验证精度; 组合margin框架比单独的SphereFace和CosFace有更好的效果，但都不如ArcFace效果好； Triplet Loss优于标准Softmax...最后，我们将累呢、类间丢失和Triplet Loss合并到ArcFace中，但是没有观察到任何改进，这让我们相信ArcFace已经加强了类内更紧、类间差异性和分类margin。 ?
所有需要的脚本文件可以在https://github.com/StudyingLover/menet-Arcface-tools下载 mxnet 的数据与别处的是不同的，他的训练集是两个文件，分别以.idx
来源 | CSDN博客 本文将简单讲述arcface从训练到部署的整个过程，主要包括前期的数据筛选和准备，模型训练以及模型部署。...此文参考的arcface的代码地址： https://github.com/ronghuaiyang/arcface-pytorch 数据集准备 1....具体生成该文件可以参照以下代码： import os f = open('img_train.txt','w') path = '/data2/fengms/arcface-pytorch-master.../data/Datasets/webface/align' train_list = '/data2/fengms/arcface-pytorch-master/data/Datasets/webface.../data/Datasets/lfw/align_flw' lfw_test_list = '/data2/fengms/arcface-pytorch-master/data/Datasets/lfw
通过大量的实验，我们证明了ArcFace的效果始终优于目前最好的模型，并且可以轻松实现，计算开销可以忽略不计。 背 景 ?...如上图所示，softmax损失提供了大致可分离的特征embedding，但在决策边界中产生了明显的模糊性，ArcFace损失显然可以在最近的类之间得到更明显的间隙。 ArcFace算法 ? ? ?...ArcFace在所有三个测试集上都达到了最高的验证精度; 组合margin框架比单独的SphereFace和CosFace有更好的效果，但都不如ArcFace效果好； Triplet Loss优于标准Softmax...最后，我们将累呢、类间丢失和Triplet Loss合并到ArcFace中，但是没有观察到任何改进，这让我们相信ArcFace已经加强了类内更紧、类间差异性和分类margin。 ?...ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin； 小结 ?
论文的标题:《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》 论文下载链接：https://arxiv.org/pdf.../1801.07698v1.pdf 一、核心思想 本篇文论提出了一种新的几何可解释性的损失函数：ArcFace。...上图是ArcFace的几何解释：（a）蓝色和绿色点代表了两个不同类别的向量特征，比如蓝色代表一些猫的图片向量特征，绿色代表一些狗的图片向量特征。ArcFace可以直接进一步增加两种类别间隔。...ArcFace的角度间隔代表了(超)球面上不同种类样本的几何间隔。 二、背景介绍 深度卷积网络能够将面部图像映射到嵌入特征向量中（通常在姿势输入进行归一化步骤之后）。...损失函数的演变 该部分我们主要解释下从Softmax到ArcFace演变历程 1.
今天要分享的这篇，主要提出了一种additive angular边缘损失(ArcFace)用于人脸识别。由于与超球面上的测地线距离精确对应。...由于所提出的additive angular余量与归一化超球面中的测地距离边缘惩罚相等，将该方法命名为ArcFace。...从包含约1500幅图像/类样本的8个不同身份中选取人脸图像，分别用Softmax和ArcFace损失训练二维特征嵌入网络。...通过结合所有的边缘惩罚，实现了SphereFace，ArcFace和CosFace在一个以m1，m2和m3为超参数的统一框架中。...所提出的ArcFace在整个区间内具有一个恒定的线性角边缘。相反，SphereFace和CosFace只有一个非线性角边缘。
可以看到许多常用的损失函数，从传统的softmax loss到cosface, arcface 都有这一定的提高。...无论是SphereFace、CosineFace还是ArcFace的损失函数，都是基于Softmax loss来进行修改的。...Triplet loss, center loss 最新算法 A-Softmax Loss(SphereFace), Cosine Margin Loss, Angular Margin Loss, Arcface...ArcFace 对比arcface和cosface这两个函数，发现arcface是直接在角度空间中最大化分类界限，而cosface是在余弦空间中最大化分类界限，这样修改是因为角度距离比余弦距离在对角度的影响更加直接...arcface算法流程如下： ?
提到人工智能和人脸识别开源技术，相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生，其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+，自从 2018 年开源以来，在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势...新增支持基于 PaddlePaddle 框架实现人脸识别系统 基于飞桨实现了人脸识别的 Blazeface、Arcface 和 MobileFace，开箱即用且有一定速度优势，支持大规模分布式训练，吞吐率高...（1）Arcface 模型开箱即用且有一定速度优势 开箱即用 速度优势 （2）ResNet 大模型分布式训练吞吐率高，最大支持 6000 万分类 吞吐率领先优势 最大支持 6000 万分类 （3...传送门： https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/recognition/arcface_paddle
一类是成对损失（例如对比损失，三元损失，N对损失），另一类是基于分类的损失（例如softmax损失，CosFace，ArcFace）。...然而，Dyn-ArcFace在最近邻类别之间的距离计算动态角边界。当两个类别之间的距离较小时，Dyn-ArcFace中的角边界将变得很小，对于这些类别与其他类别之间的距离较大的类别几乎没有影响。...因此，ElasticFace使用动态角边界，这些边界来自高斯分布而不是CosFace和ArcFace损失中的固定边界。...然而，Dyn-ArcFace的动态角边界依赖于最近邻类之间的类中心距离，这限制了增强其他类别间面特征分离的边界大小。...因此，ArcFace的决定边界为 \cos(\theta_{1}+m)=\cos\theta_{2} 。
今天，Reddit 上一条帖子火了： 我们使用对抗攻击技术攻破了目前最好的公共 Face ID 系统 ——ArcFace。...正常使用的情况下，ArcFace 系统轻易识别出人脸：Person_1 接着，把一张普通的打印出来的彩色贴纸，贴到脑门上，看看会怎样？...出人意料的是，ArcFace 系统识别不出这是一张 “人脸” 了。一个先进的人脸识别模型如此轻易就被 “攻破” 了！...3) 将得到的图像转换为 ArcFace 输入的标准模板。 4) 减少了两个参数的和：初始矩形图像的 TV loss，得到的图像的嵌入与 ArcFace 计算的锚点嵌入之间的余弦相似度。...第三，我们使用稍微不同的参数将图像转换为 ArcFace 输入模板。最后，我们将模板输入 ArcFace，评估余弦相似度和 TV loss。这样，我们可以得到梯度信号，用于修改贴纸图像。
ArcFace : ArcFace源于论文Additive angular margin lossfor deep face recognition，也叫做InsightFace，论文基本介绍了近期较为流行的人脸识别模型...，loss变化从softmax到AM-softmax，然后提出ArcFace，可以说起到了很好的综述作用，论文从三个方面探讨影响人脸识别模型精度的主要因素。...（3）损失函数：与 AM-softmax相比，区别在于Arcface引入margin的方式不同，损失函数为： Arcface的m是在余弦里面，AM-softmax的在外面，ArcFace更为直观并且在超球面维度上有更清晰的解释...Arcface在VGG2和MS-Celeb-1M数据集上训练，在LFW数据集上精度达到99.83%。...Arcface:Additive angular margin loss for deep face recognition[J]. arXiv preprintarXiv:1801.07698, 2018
Center Loss - ECCV2016 L-Softmax Loss - ICML2016 A-Softmax Loss - CVPR2017 AM-Softmax Loss-CVPR2018 ArcFace...ArcFace Loss - CVPR2019 ArcFace Loss 即 Additive Angular Margin Loss，出自《ArcFace: Additive Angular Margin...AM-Softmax Loss将margin作用在余弦距离上，与之不同的是，ArcFace将margin作用在角度上，其损失函数如下， image.png ?...把margin是加在余弦距离（CosFace）还是加在角度（ArcFace）上，在《Additive Margin Softmax for Face Verification》中有这样一段分析， ?...ArcFace中并没有求取arccos，所以计算并不复杂，而是把margin加在了角度上，但优化的仍是余弦距离。
典型的形式有：SphereFace、CosFace和ArcFace引入了不同形式的Margin函数。...是一个边际函数，其中,SphereFace、CosFace和ArcFace可以用一下3中不同的Margin函数表达: 有时，ArcFace被称为angular margin，而CosFace被称为additive...通常，它可以被写成ArcFace等的统一表达式，其中Margin函数在方程式中定义。...请注意，在第6列中，MagFace是ArcFace的扩展，具有更大的Margin分配给高范数特征。ArcFace和MagFace都没有高度重视困难样本( 附近的绿色区域)。...检索展示 可以看到使用AdaFace得到的gallery结果的置信度都比ArcFace要高。
他们表示在以前 Face ID 模型还需要大量的私有数据，而随着大规模公开数据的发布，ArcFace 等研究模型也能与微软或谷歌的模型相媲美。...如果他们的对抗样本能攻击到 ArcFace，那么差不多就能攻击业务模型。...将得到的图像转换为 ArcFace 输入的标准模板。 降低初始矩形图像的 TV 损失以及余弦相似度损失之和，其中相似性是原图嵌入向量与 ArcFace 算出嵌入向量之间的距离。...首先，研究者将贴纸重塑成真实大小和外观的图像，之后将其添加到人脸图像上，然后再使用略为不同的转换参数将图像转换为 ArcFace 输入模板，最后将模板输入到 ArcFace 中。...贴纸攻击试验细节 如前所言，在将图像输入到 ArcFace 之前，研究者对其进行了随机修改。他们构造了一批生成图像，并通过整个流程计算在初始贴纸上的平均梯度。
作者：鱼羊 栗子 来源：量子位（ID：QbitAI） 这里有一个妹子，被人脸识别系统ArcFace发现了： ? 于是，她在脑门上贴了一张符。...毕竟，去年发表的ArcFace，在现有的公开Face ID系统里面，是最强大的一个 (State-of-the-Art) 了。 而骗它的人，是来自莫斯科国立大学和华为莫斯科研究院的科学家。...团队说，这是一个“很容易复现 (Easily Reproducible) ”的方法，还不光对ArcFace这一只AI有效，可以迁移到其他AI上，骗无止境。 网友说：开个公司，可以量产了。 ?...然后，将由此获得的图像转换为ArcFace的标准输入。 最后，降低两个参数的总和：初始矩形图像的TV损失，和最后获得的图像的嵌入与ArcFace计算出来的锚嵌入之间的余弦相似性。 ?...这套攻击方法，不止是对ArcFace有效，其他的的Face ID模型也一样扛不住。 ?
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