流程分析

关于arcface人脸识别算法流程，首先引入论文的一个图：

 

（1）输入xi为1*d的向量，对该向量执行L2正则化得到 \frac{x_i}{\left \| x_i \right \|}

（2）向量W是d*n的矩阵，n表示分类的类别数，对每一列（Wj）执行L2正则化，得到\frac{W_j}{\left \| W_j \right \|}

（3）\frac{x_i}{\left \| x_i \right \|} 和 \frac{W_j}{\left \| W_j \right \|} 进行矩阵相乘得到全连接输出\cos (\theta _j)，严格上讲是  \frac{x_i}{\left \| x_i \right \|} * \frac{W_j}{\left \| W_j \right \|}*\cos (\theta _j)，前面两项都为1，所以就是\cos (\theta _j)，j \in [1...n]

（4）对输出中对应真实标签的值\cos (\theta _{y_i})执行反余弦操作就得到 \theta _{y_i}，y_i 表示真实的标签。

（5）因为SphereFace、ArcFace和CosFace中都有m参数，所以这里分别用m1、m2和m3表示，因此这3个算法整合在一起就是\cos (m_1\theta _{y_i} + m_2) - m_3

（6）对得到的feature乘以一个scale参数来放大，得到输出 s * \cos (\theta _j)

（7）再对（6）的结果输送到softmax函数（以e为底）

（8）最后得到预测输出的概率

 

代码理解

TODO

 

References:

[1] ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition

[2] ArcFace算法笔记

[3] InsightFace及其mxnet代码

 

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