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Paper Information

J. Deng, J. Guo, and S. Zafeiriou, “ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition”, arXiv.

Introduction

人臉辨識若用在deep learning 除了要有好的model外, 如何計算loss也很

重要,因為它能夠引導model走向正確的路.

Contribution

1. 針對 MS-Celeb-1M, MegaFace及FaceScrub做了整理，並將整理過後的dataset公開。

2. 分析目前model的優缺點

3. 分析目前的loss-function，並提出ArcFace，獲得了state-of-the-art的accuracy。

Summarization

作者將loss的變化整理如下：

1. softmax loss:

2. Weights Normalize

3. MultiplicativeAngular Margin

4. Feature Normalize

5. Additive Cosine Margin

6. Additive AngularMargin

Result