دانلود ترجمه مقاله حداقل از دست دادن حاشیه برای تشخیص عمیق صورت

خرید ترجمه فارسی مقاله حداقل اتلاف حاشیه ای برای تشخیص چهره عمیق 

اخیراً برخی از کارکردهای تلفات پیشنهاد داده شده است. با این حال، آن ها نمی توانند مساله تمایل حاشیه ای را که در مجموعه داده های غیر متعادل وجود دارد حل کنند. در این مقاله حل مساله تمایل حاشیه ای را با تعیین یک حاشیه حداقلی برای تمامی زوج کلاس ها (دسته ها) پیشنهاد می دهیم. ما تابع اتلاف جدیدی به نام حداقل اتلاف حاشیه ای (MML) پیشنهاد می دهیم که هدف آن گسترش محدوده آن هایی است که به زوج های مرکزی دسته بیش از حد نزدیک می شوند تا قابلیت متمایز کننده ویژگی های عمیق را ارتقاء دهد.

تابع MML همراه با توابع Softmax Loss و Centre Loss بر فرآیند آموزش نظارت می کنند تا حاشیه های تمامی دسته ها را صرف نظر از توزیع دسته آن ها مورد نظارت قرار دهند. ما تابع MML را در پلتفورم Inception-ResNet-v1 پیاده سازی می کنیم و آزمایش های گسترده ای را بر روی هفت مجموعه داده تشخیص چهره انجام می دهیم که شامل MegaFace، FaceScrub، LFW، SLLFW، YTF، IJB-B و IJB-C است. نتایج تجربی نشان می دهد که تابع اتلاف MML پیشنهادی منجر به حالت جدیدی در تشخیص چهره می شود و اثر منفی تمایل حاشیه ای را کاهش می دهد.

بخشی از مقاله انگلیسی :

Minimum margin loss for deep face recognition 

However, they cannot solve the problem of margin bias which is present in class imbalanced datasets, having the so-called long-tailed distributions. In this paper, we propose to solve the margin bias problem by setting a minimum margin for all pairs of classes. We present a new loss function, Minimum Margin Loss (MML), which is aimed at enlarging the margin of those overclose class centre pairs so as to enhance the discriminative ability of the deep features.

MML, together with Softmax Loss and Centre Loss, supervises the training process to balance the margins of all classes irrespective of their class distributions. We implemented MML in Inception-ResNet-v1 and conducted extensive experiments on seven face recognition benchmark datasets, MegaFace, FaceScrub, LFW, SLLFW, YTF, IJB-B and IJB-C. Experimental results show that the proposed MML loss function has led to new state of the art in face recognition, reducing the negative effect of margin bias.

دانلود مقالات کامپیوتر با ترجمه فارسی

دانلود رایگان مقاله انگلیسی با ترجمه فارسی

دانلود مقالات فناوری اطلاعات با ترجمه فارسی

دانلود رایگان مقاله انگلیسی با ترجمه فارسی کامپیوتر

پشتیبانی و تیکت

سوالات متداول

پیگیری خرید

telegram.me/IranArze