【人脸识别】VGGFace--基于VGGNet的人脸识别模型

简介

VGGFace是基于VGGNet训练自己的数据集得到的人脸识别模型。主要有以下特点：

● 构建最少的人为干预大规模人脸数据集。
● 非端到端：先使用Softmax在VGGDataset上预训练，最终输出维度是2622维，即共有2622个人，每个人有固定张数的人脸图像。然后再使用Triplet Loss训练出1024维的人脸特征向量（度量学习，学习独特性和紧凑型）。即先分类，再fine-tuning学习映射层（必须先分类，再fine-tuning）效果才更好。
● 验证方式：欧氏距离

VGGFace用少量数据训练性能就超过FaceNet的原因

● VGGFace使用的backbone分类性能较好。
● 使用了先分类后度量学习的fine-tuning策略。
● 使用的数据集更加结构化

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