论文链接|:https://arxiv.org/pdf/1909.00632.pdf
竞赛地址|:https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/lightweight-face-recognition-challenge-workshop/
出处| :ICCV19-Lightweight face recognition challenge (排名:第一)
作者|:来自香港中文大学和商汤科技
目录
一、该文的关键内容
1)网络结构:Efficient Polyface
2)loss function:ArcNegFace
3)A novel frame aggregation method 'QAN++'
4)a bag of useful tricks
二、训练细节
1)16 gpus,batch size=1024;
2)使用同步BN(synchronized BN),group size=1
3)初始lr=0.001,warms up 至0.4,weigh decay=1e-5,momentum=0.9;
4)drop rate is 0.4 for the fineal embedding(防止过拟合)
三、新的loss函数
原始ArcFace :
就是标签为yi的feature f和anchor weight Wyi之间的角度;(详细细节请看:AirFace:Lightweight and Efficinet Model for Face Recognition)
=1.2, =0, =1;
四、网络结构
(没有使用该网络,所以相关内容请查阅原文)
五、训练技巧
1)重新缩放和偏移正负1%;
2)colorjitter:brightness,contrast,saturation设置为0.125;
3)Filp strategy:训练阶段使用,推荐里阶段:将原始人脸图片和左右翻转的图片,提特征加和取均值;
4)label smooth
5)AdaBN
6)Modification margin:0.3的margin值好于0.5的margin值