「人脸识别」学习FaceNet(2)
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发布时间：2小时前
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时间：2小时前
在深入FaceNet的学习过程中，我们先对测试进行直接应用，接着查阅了论文以获取更深入的理解。FaceNet旨在构建一个一体化系统，实现面部识别与聚类任务。系统的核心在于使用深度卷积网络直接学习图像到紧凑欧几里得空间的映射，使得距离直接反映面部相似度。
训练中，FaceNet采用三联体损失函数，通过生成匹配与不匹配面部片段的三联体，优化嵌入空间中的距离，以此来反映面部的相似性。这种方法使得使用最新的人脸识别性能仅需每人128字节的嵌入。
三联体的选择对性能至关重要，为此，作者提出了一种新的在线负例挖掘策略，确保网络训练持续提高难度。同时，为了提升聚类准确性，还探索了积极挖掘技术，鼓励形成球形嵌入，以区分个体。
三联体损失函数的作用是确保特定人物图像与同一人物的其他图像距离更近，而与不同人物的图像距离更远。为了快速收敛，作者推荐使用随机采样方法，确保每个批次内包含足够的同一身份示例，并添加随机负例。选择硬三联体而非最硬正例能避免训练早期的局部极小问题。
深度卷积网络的架构在训练中扮演关键角色，作者在论文中详细说明了其配置与优化策略。三联体选择对于快速收敛至关重要，考虑到小批量处理的收敛性，作者使用约1800个样本的批次大小。
精度与计算量之间存在权衡，实验表明，计算量增加与准确度提升成正比。在特定模型下，参数数量与精度之间的折衷不明显。基于Inception的模型在减小模型大小的同时，仍能保持与传统架构相当的性能。
在实验中，FaceNet对图像质量敏感，图像质量越好，识别准确率越高。嵌入维度在一定程度上影响性能，但过大可能导致性能下降。训练数据量级的增加对性能提升有显著影响，但同级增加效果不明显。在特定数据集上，FaceNet展示了卓越的表现。
总的来说，FaceNet提供了一种简化设置、优化相关损失以提高性能的方法。其紧凑的嵌入与相对简单的对齐要求是该模型的显著优点。未来的研究将集中于理解错误情况、改进模型性能、减少模型尺寸与CPU需求，以及缩短训练时间，例如利用曲率学习、离线与在线挖掘策略。
