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中心差分matlab代码-coco_loss:实施``通过自然余弦损失学习深度特征以进行人识别''
共18个文件
prototxt:10个
caffemodel:3个
txt:1个
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2021-05-20
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中心差分matlab代码可可损失 更新:我们发布了用于人脸识别的网络结构。 我们会在问答环节回答一些常见问题。 更新:我们有这项工作的更新版本,我们称为COCO_v2 。 从v1到v2的区别在于,在一个简短的故事中,我们(a)提出了在COCO损失之前施加于输入特征的最佳比例因子; (b)实验已扩展到PIPA以外的大规模人脸识别数据集。 代码库是UPGRADED到COCO_v2。 :) 用于通过人的识别的余弦损失来学习深度特征的代码库(COCO_v1),。 在本文中,我们使用新提出的数据集进行评估; 它是用于人识别的大规模数据集。 我们提供了一个示例代码,用于生成COCO损耗,Softmax损耗和中心损耗的分布,如图3所示。 请按照以下步骤操作: 运行示例代码 用matlab界面编译 将路径CaffeMex_v2/matlab/+caffe链接(Linux)或复制(Windows)到该项目中的根目录 运行script_show_minist.m 只需花费几秒钟即可生成三个数字: 请注意,分布是根据model/[LOSS_NAME] caffemodels生成的。 您可以通过使用model
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coco_loss-master.zip (18个子文件)
coco_loss-master
CaffeMex_v2
mnist_data.mat 10.11MB
script_show_minist.m 2KB
model
solver_test.prototxt 246B
softmax_loss
10epoches.caffemodel 3.05MB
train_prototxts
net_cocoloss.prototxt 4KB
solver_cocoloss.prototxt 244B
solver_centerloss.prototxt 248B
solver_softmax.prototxt 245B
net_softmax.prototxt 4KB
net_centerloss.prototxt 4KB
coco_loss
10epoches.caffemodel 3.05MB
net_test.prototxt 3KB
center+softmax_loss
10epoches.caffemodel 3.05MB
materials_for_face
solver_train.prototxt 271B
ir235_release.prototxt 282KB
LICENSE.txt 1KB
README.md 7KB
output_sample.jpg 124KB
共 18 条
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