ArcFace阈值选择

最近在学习人脸识别，看了一些FaceNet和ArcFace的资料。发现这类人脸识别算法的基本思路都是把待识别人脸送入卷积神经网络得到一个embedding向量，然后与人脸库中的人脸embedding向量进行比较，一般是求这两个人脸之间的距离，如果距离小于一个阈值，那就认为这两张人脸属于同一个人。
但是因为之前没有人脸识别方面的部署经验，所以对ArcFace最后如何选择的阈值不太清楚，搜索引擎上也没搜到相关资料。所以我研究了一下官方的代码，做了一个笔记。

我看的是官方insightFace的pytorch实现的代码，如下:

deepinsight/insightface

ArcFace用的阈值选择方法其实并不是用的一个固定的值，而是用的与训练集相关的方法：

1.为阈值选择一个合适的范围集合，遍历这个集合中的阈值；
2.在1中的集合选中一个阈值后，就用这个阈值计算此时训练集的准确率，直到1中的阈值都计算完；
3.选出训练集准确率最高的阈值，将其选为最佳阈值；

官方pytroch代码阈值选择的核心在calculate_roc函数中第90行，代码可以精简如下：

# Find the best threshold for the fold
thresholds = np.arange(0, 4, 0.01)  #给定一个阈值集合
acc_train = np.zeros((nrof_thresholds))
for threshold_idx, threshold in enumerate(thresholds): #遍历这个集合_, _, acc_train[threshold_idx] = calculate_accuracy(threshold, dist[train_set], actual_issame[train_set])#计算这个阈值的训练集准确率
best_threshold_index = np.argmax(acc_train) #选出准确率最高的最佳阈值

可以看出，ArcFace的阈值的选择也是一种自适应的，没有固定死的最佳阈值，因为在不同的场景上不同的数据集上可能其本身的最佳阈值本来就不一样，因此阈值根据数据集来进行自适应是更好的选择。

同理，在不同的场景中，最佳的阈值也需要进行调整，这里计算的准确率，如果所用的场景是希望减少误识率，那这里就应该计算FP，选择FP最小的最佳阈值了。面对不同的场景下的不同要求，这里的阈值选择函数的指标也应该进行调整。

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