《卷積網路》人臉識別和神經風格遷移

阿新 • • 發佈：2019-01-06

人臉識別

人臉認證和人臉識別

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One-shot Learning

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Siamese Network and Triplet Loss

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Taigman et. al., 2014. DeepFace closing the gap to human level performance

Triplet Loss

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學習目標時候希望標定樣本和正樣本的向量表示差的範數小於標定樣本與負樣本的向量表示差的範數。

三元損失函式
L(A,P,N)=max(||f(A)−f(P)||2−||f(A)−f(N)||2,0)
J=∑mi=1L(A(i),P(i

),N(i))
訓練集為1k個人組成的10k張圖片。

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Schroff et al.,2015, FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering

神經風格遷移

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定義某層的啟用值矩陣channels間的相關係數為一張圖片的style。

1D和3D圖片生成

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參考資料

《深度學習》deeplearning.ai

卷積神經網路--人臉識別和神經風格遷移

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