一亿ID的人脸识别训练和万亿人脸对(Trillion Pairs)的人脸识别评测

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2023-01-12 15:17:24

课程名称	适应人群
一亿ID的人脸识别训练和万亿人脸对(Trillion Pairs)的人脸识别评测	高校老师、高校学生以及企业同行

本课程首先会带大家一起回顾下人脸识别的问题定义、历史发展，以及学术界的新进展。然后会跟大家聊一下工业界对人脸识别技术的需求，并分享一些工业界进行大规模人脸识别的经验，常用的人脸识别算法。后会宣布一个比赛，这个比赛不仅提供了标注更准确的大规模人脸训练数据集, 而且也提供了一个非常有挑战性且可以支持超低误识别率（千亿分之一）的线上评测。

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liaohaibing 2020-04-07

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对人脸识别领域发展状况讲得还算是全面，但具体方法时，对于初学者来说可能会觉得比较难懂，对于有基础的人来说还不错。

陈贤生⁶⁶⁶ 2020-02-25

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老师说到的微信学习群是什么，怎么加入？谢谢。

那_时 2020-02-05

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还是需要基础的，我是小白，听不懂

weixin_43433057 2019-05-06

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为什么没有字幕

weixin_43433057 2019-05-06

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为什么没有字幕

核平先生 2019-04-17

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视频很好，请问在哪里加入格灵深瞳的交流群呢？

核平先生 2019-04-17

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视频很好，请问在哪里加入格灵深瞳的交流群呢？

Handy521 2019-04-07

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学到了很多知识，我想问下学生要搭建一个人脸识别系统，应该用什么算法了

姜贺 2018-12-25

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视频上的weixin_43643030是什么，老师说到的微信学习群是什么，怎么加入？谢谢。

橙子爱吃蛋 2018-10-18

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学到了很多，谢谢谢谢！

Bran_风暴 2018-06-23

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对于小白来说，有个初步的认识，很不错

企业级 AI 编程指南 2018-06-17

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非常好，对人脸识别整个领域有了基本的认识

u011151897 2018-06-16

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播放不了

昱雨鱼昱 2018-12-18

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@u011151897 可以换个浏览器或者重新打开试试看，如果还是解决不了请联系客服

One of the main challenges in feature learning using Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) for large- scale face recognition is the design of appropriate loss func- tions that enhance discriminative power. Centre loss pe- nalises the distance between the deep features and their cor- responding class centres in the Euclidean space to achieve intra-class compactness. SphereFace assumes that the lin- ear transformation matrix in the last fully connected layer can be used as a representation of the class centres in an angular space and penalises the angles between the deep features and their corresponding weights in a multiplicative way. Recently, a popular line of research is to incorporate margins in well-established loss functions in order to max- imise face class separability. In this paper, we propose an Additive Angular Margin Loss (ArcFace) to obtain highly discriminative features for face recognition. The proposed ArcFace has a clear geometric interpretation due to the ex- act correspondence to the geodesic distance on the hyper- sphere. We present arguably the most extensive experimen- tal evaluation of all the recent state-of-the-art face recog- nition methods on over 10 face recognition benchmarks in- cluding a new large-scale image database with trillion level of pairs and a large-scale video dataset. We show that Ar- cFace consistently outperforms the state-of-the-art and can be easily implemented with negligible computational over- head. We release all refined training data, training codes, pre-trained models and training logs 1 , which will help re- produce the results in this paper

本课程首先会带大家一起回顾下人脸识别的问题定义、历史发展，以及学术界的新进展。然后会跟大家聊一下工业界对人脸识别的需求，并分享一些工业界进行大规模人脸识别的经验。后会宣布一个比赛，这个比赛不仅提供了标注更准确的大规模人脸训练数据集, 而且也提供了一个非常有挑战性且可以支持超低误识别率（千亿分之一）的线上评测。...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38655724 人脸识别已经成为成为计算机视觉领域最热门的应用之一，很多刚入门的 AI 新手都或多或少接触过人脸识别的相关知识，但是纸上得来终觉浅，在实际应用中，往往会遇到各种各样的问题，比如如何保证不同环境下人脸识别的准确率，极端环境下如何进行人脸识别等等。为了帮大家解惑，我们特意邀请到了格灵深瞳首席科学家和算法部负责人——张德兵，为大家带来主题为“一亿 ID 的人脸识别训练和万亿人脸对（Trillion Pairs）的人脸识别.

作者 | 张德兵编辑 | 阿司匹林出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 人脸识别已经成为成为计算机视觉领域最热门的应用之一，很多刚入门的 AI 新手都或多或少接触过人脸识别的相关知识，但是纸上得来终觉浅，在实际应用中，往往会遇到各种各样的问题，比如如何保证不同环境下人脸识别的准确率，极端环境下如何进行人脸识别等等。为了帮大家解惑，我们特意邀请到了格灵...

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