論文の概要: BroadFace: Looking at Tens of Thousands of People at Once for Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06674v1
• Date: Sat, 15 Aug 2020 08:17:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 21:01:39.947613
• Title: BroadFace: Looking at Tens of Thousands of People at Once for Face Recognition
• Title（参考訳）: broadface: 顔認識のために一度に数万人を見る
• Authors: Yonghyun Kim, Wonpyo Park, Jongju Shin
• Abstract要約: BroadFaceは、膨大なIDを包括的に検討する学習プロセスである。 BroadFaceでは、線形分類器は過去の繰り返しに蓄積された多数の埋め込みベクトルからアイデンティティ間の最適決定境界を学習する。 BroadFaceは、9つのデータセットを1:1の顔認証と1:Nの顔識別タスクで大幅に改善し、最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.48535041822524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The datasets of face recognition contain an enormous number of identities and instances. However, conventional methods have difficulty in reflecting the entire distribution of the datasets because a mini-batch of small size contains only a small portion of all identities. To overcome this difficulty, we propose a novel method called BroadFace, which is a learning process to consider a massive set of identities, comprehensively. In BroadFace, a linear classifier learns optimal decision boundaries among identities from a large number of embedding vectors accumulated over past iterations. By referring more instances at once, the optimality of the classifier is naturally increased on the entire datasets. Thus, the encoder is also globally optimized by referring the weight matrix of the classifier. Moreover, we propose a novel compensation method to increase the number of referenced instances in the training stage. BroadFace can be easily applied on many existing methods to accelerate a learning process and obtain a significant improvement in accuracy without extra computational burden at inference stage. We perform extensive ablation studies and experiments on various datasets to show the effectiveness of BroadFace, and also empirically prove the validity of our compensation method. BroadFace achieves the state-of-the-art results with significant improvements on nine datasets in 1:1 face verification and 1:N face identification tasks, and is also effective in image retrieval.
• Abstract（参考訳）: 顔認識のデータセットには、膨大な数のIDとインスタンスが含まれている。 しかし、サイズが小さいミニバッチは、すべてのidのごく一部しか含まないため、従来の手法ではデータセット全体の分布を反映することが困難である。 そこで本稿では,この課題を克服するために,膨大なid集合を包括的に考えるための学習プロセスであるbroadfaceを提案する。 BroadFaceでは、線形分類器は過去の繰り返しに蓄積された多数の埋め込みベクトルからアイデンティティ間の最適決定境界を学習する。 一度により多くのインスタンスを参照することで、分類器の最適性はデータセット全体に自然に増大する。 これにより、エンコーダも分類器の重み行列を参照してグローバルに最適化される。 また,トレーニング段階における参照インスタンス数を増やすための新たな補償手法を提案する。 BroadFaceは既存の多くの手法に簡単に適用でき、推論段階で余分な計算負担を伴わずに学習プロセスを加速し、精度を大幅に向上させることができる。 様々なデータセットについて広範なアブレーション実験を行い,ブロードフェイスの有効性を示すとともに,補償法の有効性を実証した。 BroadFaceは、9つのデータセットを1:1の顔認証と1:Nの顔識別タスクで大幅に改善し、画像検索にも有効である。

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