DeepID2： DeepID2是Deep Learning Face Representationby Joint Identification-Verification一文提出的，对DeepID1进行了进一步的改进...提出了contrastive loss，在分类任务，我们需要的是减少类内差距（同一人脸），增加类间差距（不同人脸），softmax loss分类的监督信号可以增大类间差距，但是却对类内差距影响不大，所以DeepID2...特征，使用贪婪算法降为25个Deepid2特征，使用PCA将25*160Deepid2特征降为180维，最后使用联合贝叶斯算法进行验证，最终在LFW上得到的最终准确率是98.97%，使用7组25个Deepid2...DeepID2在2014 年是人脸领域非常有影响力的工作，也掀起了在人脸领域引进 MetricLearning 的浪潮。 4....DeepID2+： DeepID2+源于论文Deeply learned facerepresentations are sparse, selective, and robust，DeepID2+是对DeepID2
DeepID2 DeepID2相对于DeepID有了较大的提高，其主要原因在于在DeepID的基础上加入了验证信号。...详细来说，原本的卷积神经网络最后一层softmax使用的是逻辑回归（Logistic Regression）作为最终的目标函数，也就是识别信号；但在DeepID2中，目标函数上加入了验证信号，两个信号使用加权的方式进行了组合...· 网络结构变化 · 相比于DeepID2，DeepID2+做了例如以下三点改动： DeepID层从160维提高到512维； 训练集将CelebFaces+和WDRef数据集进行了融合，共有12000人
该系列网络首次超过 专家的人脸识别能力，分为DeepID1[10]、DeepID2[11]、DeepID2+[12]等版本。...DeepID2在DeepID的基础上，使用了更大的图像输入、更多的图像块，添加了人脸验证损失，从而能够减少类内方差，增大类间方差。...DeepID2能比DeepID1取得更好的结果，验证了需要同时最小化类内方差和最大化类间方差才能取得更好的人脸识别模型。...DeepID2+在DeepID2的基础上增加了4个特征提取层的隐藏层数量，特征通道数量由20、40、60、80变为128、128、128、128。输出的特征维数由160变为512。...相比于DeepID2，25个图像块还要再进行一次翻转，因此需要训练50个CNN，特征维数共50×512=25 600维。
两种网络都是对卷积做了不同的层数，在原来的DeepID2上提高性能不大 ? ? ? ? ?
使用卷积层代替全连接层进行特征提取 我们将图1简化为图2的表示形式，其中图2中省略了Input到DeepID2中间的层，我们看到当DeepID2是全连接层的时候，感受野对应了全图，所以提取的是全图的特征...，现在我们把DeepID2替换为卷积层，其中卷积层的输出通道数为160，这是为了能够提取160维的特征向量，图3中我们可以看到当使用卷积层的时候，DeepID2的输出特征图的每个位置的感受野不是对应了全图...使用卷积层代替全连接层进行分类 我们知道在分类网络中softmax的前一层使用的是全连接层，且该全连接层的输出节点数为分类数，比如上文中的DeepID2的后面的fc2层。...但是现在DeepID2这一层变成了卷积层之后，fc2层就不适合采用全连接层了。...通过前面的学习，其实就很容易理解SSD中的多尺度检测，这6个检测层都是卷积层，对应了上文中的6个DeepID2层，每个DeepID2层对应了不同大小的滑动窗口(低层滑动窗口较小，高层滑动窗口较大),这样就可以检测到不同尺度的目标了
www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/view/11977 项目地址：https://github.com/liuziwei7/mobile-id DeepID2...：http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/papers/sunCWTnips14.pdf 概述 MobileID 是一种非常快速的人脸识别系统，其可以从 DeepID2
我们称这种通过联合人脸分类-比对学习到的人脸特征表示为DeepID2。...DeepID2工作的一个重要发现是，人脸分类和比对信号的作用恰好分别对应于两个解决人脸识别至关重要的方面，即增大类内变化和减小类间变化。...Hybrid ConvNet-RBM model、DeepID、DeepID2等都是使用深度学习做人脸识别的开拓性的工作。这些突破使人们看到了深度学习在人脸识别上的潜力。...当时还没有想清楚这两种监督信号各自的作用，但这就是DeepID2工作的最原始思想。
DeepID2在DeepID网络的基础上，同时考虑了分类损失（identity loss) 和确认损失（verification loss），这两种损失在Caffe深度学习框架中分别可以采用softmaxwithloss...DeepID2+网络则是在DeepID2的基础上，增加了每一层的辅助损失函数（类似Deep Supervised Network)。
DeepID2 在同一个网络同时训练 Verification 和 Classification（即有两个监督信号）。...基于这样的 insight，DeepID2 在训练的时候不是以一张图片为单位了，而是以 Image Pair 为单位，每次输入两张图片，为同一人则 Verification Label 为 1，不是同一人则...Label 为 -1，参数更新思路见下面公式（截自 DeepID2 论文）： ?...DeepID2 在 14 年是人脸领域非常有影响力的工作，也掀起了在人脸领域引进 Metric Learning 的浪潮。...为此，Google 在 DeepID2 的基础上，抛弃了分类层即 Classification Loss，将 Contrastive Loss 改进为 Triplet Loss，只为了一个目的：学到更好的
我们称这种通过联合人脸分类-比对学习到的人脸特征表示为DeepID2。...DeepID2工作的一个重要发现是，人脸分类和比对信号的作用恰好分别对应于两个解决人脸识别至关重要的方面，即增大类内变化和减小类间变化。...Hybrid ConvNet-RBM model、DeepID、DeepID2等都是使用深度学习做人脸识别的开拓性的工作。这些突破使人们看到了深度学习在人脸识别上的潜力。...当时还没有想清楚这两种监督信号各自的作用，但这就是DeepID2工作的最原始思想。 责编/周建丁
Deep Supervision 在人脸识别算法 DeepID2 中已经存在。 5 Experiments ? ? ? ? ? ? ? ?
Linux 文件系统 目录 说明 bin 存放二进制可执行文件 sbin 存放二进制可执行文件，只有 root 才能访问 boot 存放用于系统引导时使用的各种文件 dev 用于存放设备文件 etc...是超级管理员 localhost 表示主机名 ~ 表示当前目录（家目录），其中超级管理员家目录为 /root，普通用户家目录为 /home/chan $ 表示普通用户提示符，# 表示超级管理员提示符 Linux...test.tar.gz 文件搜索命令 locate：在后台数据库搜索文件 updatedb：更新后台数据库 whereis：搜索系统命令所在位置 which：搜索命令所在路径及别名 find：搜索文件或文件夹 用户和组 Linux
然后，此次在新加坡VISVA 2014 winter-school上看到Xiaogang Wang报告，他们最新的DeepID2将上述记录刷到了99.15%。...现在拿目前最先进的算法DeepID2来看，号称accuracy 99%。
Linux文件操作 Linux中，一切皆文件(网络设备除外)。 硬件设备也“是”文件，通过文件来使用设备。 目录(文件夹)也是一种文件。...boot:这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些连接文件和镜像文件。...deb:deb是Device(设备)的缩写，该目录下存放的是Linux的外部设备，在Linux中访问设备的方式和访问文件的方式是相同的。...系统会自动识别一些设备，例如U盘、光驱等，当识别后，Linux会把识别的设备挂载到这个目录下。...---- Linux文件的操作方式 文件描述符fd fd是一个大于等于0的整数。 每打开一个文件，就创建一个文件描述符，通过文件描述符来操作文件。
DeepID2联合使用人脸确认和人脸辨识作为监督信号，得到的人脸特征在保持类间变化的同时使类内变化最小化，从而将LFW上的人脸识别率提高到99.15%。...DeepID2利用Titan GPU提取一幅人脸图像的特征只需要35毫秒，而且可以离线进行。...在后续工作中，DeepID2通过扩展网络结构，增加训练数据，以及在每一层都加入监督信息，在LFW达到了99.47%的识别率。
---- ---- ---- ---- ---- DeepID2 相对于DeepID有了较大的提高。 其主要原因在于在DeepID的基础上加入了验证信号。详细来说。...原本的卷积神经网络最后一层softmax使用的是Logistic Regression作为终于的目标函数，也就是识别信号；但在DeepID2中，目标函数上加入了验证信号。...网络结构变化 相比于DeepID2。DeepID2+做了例如以下三点改动： DeepID层从160维提高到512维。 训练集将CelebFaces+和WDRef数据集进行了融合。
---- O_SYNC 缓存同步 为了保证磁盘系统与缓冲区内容一致，Linux系统提供了sync,fsync,fdatasync三个函数。...---- Linux文件IO流程图 内核中会有一个线程，不断地将高速页缓冲区中的数据写入到物理磁盘中。
一、Linux下的用户分类 在Linux下，有两种用户，一种是超级用户，一种是普通用户 超级用户：可以再linux系统下做任何事情，不受权限限制（制定规则，但不需要遵守规则） 普通用户：在linux...2、Linux中的所有用户都要有自己的密码，无论是root还是普通用户，并且root的密码和普通用户的密码尽量不要一样！！...二、Linux权限的概念 什么叫做权限呢？？通俗一点说就是一件事情是否允许你做！ ...后缀无意义但需要 Linux系统中，文件名后缀没有没有直接的意义。 ...所以Linux中的文件是否需要使用后缀，具体看用户的需求！！
相信很多在linux平台工作的童鞋, 都很熟悉管道符 '|', 通过它, 我们能够很灵活的将几种不同的命令协同起来完成一件任务.就好像下面的命令: echo 123 | awk '{print $0+123...EAGAIN 如果所有管道写端对应的文件描述符被关闭，则read返回0 如果所有管道读端对应的文件描述符被关闭，则write操作会产生信号SIGPIPE 当要写入的数据量不大于PIPE_BUF时，linux...当要写入的数据量大于PIPE_BUF时，linux将不再保证写入的原子性。
linux安装.net 下载.net https://dotnet.microsoft.com/download/thank-you/dotnet-sdk-2.1.4-linux-x64-binaries...下载安装包后执行命令： dotnet-sdk-2.1.302-linux-x64.tar.gz yum install libicu -y cd /root ln -s /data1/soft /data.../soft tar zxvf dotnet-sdk-2.1.302-linux-x64.tar.gz -C /data1/soft/dotnet/ echo 'export DONET_ROOT=$PATH
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