#embedding similarity

IMGNet 提出了一种人脸验证模型，用滑动窗口符号模式匹配取代余弦相似度，在 LFW 上达到 96.27% 的准确率，模型大小仅 10.58 MB，在 CASIA-WebFace 上训练。 这种新颖的方法可能实现更高效、更紧凑的人脸验证系统，而符号模式匹配无需重新训练即可提升 ArcFace 嵌入的发现，表明这是良好训练的人脸嵌入的基本属性。 该模型使用 SW Block 替代标准卷积，采用多尺度关系操作；定义了纯基于符号模式一致性的 IMG Sign MSE Loss；以及结合三种度量的投票系统。在无需重新训练的情况下应用于 ArcFace (buffalol)，IMG Sign Score 在 LFW 上达到 99.58%，仅比 ArcFace+Cosine 低 0.24%。