前言

需要的基础：了解深度学习分类器原理。
主题：以深度学习中的ArcFace算法为案例，获得对度量学习领域举一反三的领悟。

1 度量学习简介

度量学习（Metric Learning）通俗的说就是相似度学习。例如，如果要计算两张人脸图片的相似度，如何度量图片之间的相似度，并使得不同人的人脸图片相似度小而相同人的人脸图片相似度大就是度量学习的目标。

综上，以人脸识别（不是人脸检测）为例子，用程序和算法实现此功能，要解决3个问题：

用什么东西作为某一个人的人脸的特征基准？
1. 答案：因为不同的拍摄视角、不同的表情、不同的光照、不同阶段的年龄等都会导致人脸形态和细节发生较大变化，所以，用一张标准人脸图像并不能作为某个人的特征基准。在ARCFace算法中，用一个高维度向量（如1x512）来定义和存储他的人脸信息。类似于DNA这种编码方式能够存储人类的形态和细节差异。当然，这种建模解决问题方式，肯定让人还有很多疑问，这里不细究，它只是当前科技发展中实践出来的SOTA方法而已。
如何获得这种特征基准？
1. 答案：卷积神经网络能够提取图像的特征，既然如此，我们就可以用大量带标注的训练样本，外加误差度量公式，以及损失函数，去训练这个神经网络特征提取器把单个人的所有人脸图像转换成用一个特征向量去表示。
有了基准，怎么计算相似度值？
1. 答案：最简单的度量方法，就是计算特征向量每一维度距离差的平方和。

2 ARCFace介绍

3 实际应用时的探讨

探讨1：类似于人脸识别这样的应用，从0到落地应用的大概流程是怎样的？

案例假设：假设为一个小区或一个公司搭建一个人脸识别门禁系统。
第1步——训练人脸特征提取器：使用开源人脸数据集，基于ARCFace这样的度量学习算法，训练好一个特征提取器（如resnet，输入一张人脸图，输出512维度特征向量）。
第2步——建库：小区所有用户提供1张或多张人脸相片，把每个人的相片输入特征提取器，转换成一个512维度的向量，把这个特征向量存储在数据库中，与人员信息绑定，作为这个人的基准特征向量。
第3步——使用：建好库后，后续这个用户刷脸门禁时，图像会送入ARCFace算法，提取成一个512维度的特征向量，然后这个特征向量会和系统人脸数据库中所有用户的基准人脸特征向量进行度量（使用矩阵计算，哪怕是千万级用户，普通电脑也可在0.1秒内度量计算完毕）。如果发现与人脸数据库中某个人的相似度值超过阈值（这个阈值的选择，也是工程应用的关键），即表示此刻刷脸的人，就是小区用户。

探讨2：怎么评估这个特征提取器网络训练好了？

要满足两个条件：
1. 第一：同一个人的不同照片输入特征提取器网络，得到的特征向量，通过距离度量公式，它们的距离差很小。
2. 第二：不同人的照片输入特征提取器网络，得到的特征向量，通过距离度量公式，它们的距离差很大。

探讨3：为什么卷积输出特征图或全连接层的输出结果能代表某一个类的信息？

网络学会的，当网络训练好后，这些位置的输出结果可以编码某一类的“全部”信息。具体可在http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ 中体验，通过手写不同的“1”，你会发现，最后一个全连接层的高亮区，基本变化不大，这就表示，只要输入图是“1”字，那么全连接层的结果基本变动不大。

探讨4：如何评估模型或项目效果？

以XXX度量为案例，流程如下：

备注：

train集和val集由103人构成，每个人大概几千张XXX图像。
第104号、105号人数据不参与模型的训练，大概几十张XXX图像。

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