ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition

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DLゼミ
ArcFace: Additive Angular Margin
Loss for Deep Face Recognition
北海道大学大学院情報科学研究院
情報理工学部門複合情報工学分野調和系工学研究室
D1 森雄斗

論文情報
• タイトル
– ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face
Recognition
• 著者
– Jiankang Deng*1, Jia Guo* 2, Niannan Xue 1, Stefanos
Zafeiriou 1
• 1 Imperial College London
• 2 InsightFace
• * equal contribution
• 発表
– IEEE/CVF conference on computer vision and pattern
recognition 2019

3
概要
• メトリックラーニングを用いた顔認識モデルモ
デルの一つ
– Sofmax-loss の拡張
• Additive Angular Margin Loss (ArcFace)を提案
– 正解クラスの場合、角度空間にマージンを追加
• 先行研究に比べて高精度を記録

4
DCNNを用いた顔認識
• クラス内距離が小さく、クラス間距離が大き
い特徴量にマッピングする

5
DCNNの顔認識の関連技術
• Softmax-loss[1] • Triplet-loss[2]
[1] Liu, Weiyang, et al. "Large-margin softmax loss for convolutional neural networks." arXiv preprint arXiv:1612.02295 (2016).
[2] Wang, Jiang, et al. "Learning fine-grained image similarity with deep ranking." Proceedings of the IEEE conference on
computer vision and pattern recognition. 2014.
𝐿𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥 = −
1
𝑁
𝑖=1
𝑁
log
𝑒
𝑊𝑦𝑖𝑥𝑖+𝑏𝑦𝑖
𝑇
𝑗=1
𝑛
𝑒𝑊𝑗
𝑇𝑥𝑖+𝑏𝑗
学習
positive
positive
negative
negative
anchor
anchor
margin
margin
margin
margin

6
顔認識技術の問題点
• Softmax-loss
– 線形変換行列のサイズは識別ラベル数に対して線形
に増加
– 学習した特徴は閉集合分類問題では分離可能だが、
開集合顔認識問題では識別率が十分でない
= 学習した人（特徴）以外の識別性の低下
• Triplet-loss
– 大規模データセットでは組み合わせが爆発的に増加
– Semi-hard sample miningは学習にとって困難な問題
となる

7
顔認識技術の問題点
• Softmax-loss
– 線形変換行列のサイズは識別ラベル数に対して線形
に増加
– 学習した特徴は閉集合分類問題では分離可能だが、
開集合顔認識問題では識別率が十分でない
= 学習した人（特徴）以外の識別性の低下
• Triplet-loss
– 大規模データセットでは組み合わせが爆発的に増加
– Semi-hard sample miningは学習にとって困難な問題
となる
[3] Kaya, Mahmut, and Hasan Şakir Bilge. "Deep metric learning: A survey." Symmetry 11.9 (2019): 1066.
[3] より引用
判別が困難なサンプル組

各特徴ベクトルとそのクラス中心との
ユークリッド距離であるcenter loss[4]
クラス内のコンパクト性を得た
しかし、顔クラス数の飛躍的な増加したため
学習が困難に
8
Softmax-lossの発展
Softmax-loss
Center Loss
Sphereface
CosFace
2016
2017
2018
2016
[4] Wen, Yandong, et al. "A discriminative feature learning approach for deep face recognition." European conference on computer vision.
Springer, Cham, 2016.

• DCNNの最終層の全結合層の重みが各顔ラベルの中心
と概念的に類似していることを利用
• クラス内のコンパクト性とクラス間不一致性を同時に
強化する乗法的角度余裕ペナルティを提案と角度マー
ジン (SphereFace[5] )の提案
しかし、損失関数の計算に一連の近似が必要であり、
結果として、ネットワークの学習が不安定となった
9
Softmax-loss
Center Loss
Sphereface
CosFace
2016
2017
2018
2016
[5] Liu, Weiyang, et al. "Sphereface: Deep hypersphere embedding for face recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer
vision and pattern recognition. 2017.

Softmax-lossを含むハイブリッドな損失関数を提案
= CosFace[6]
直接コサインマージンペナルティを加えることで
SphereFaceより高性能を得た
10
Softmax-loss
Center Loss
Sphereface
CosFace
2016
2017
2018
2016
[6] Wang, Hao, et al. "Cosface: Large margin cosine loss for deep face recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision
and pattern recognition. 2018.

11
提案手法
𝐿1 = −
1
𝑁
𝑖=1
𝑁
log
𝑒
𝑇
𝑗=1
𝑛
𝑒𝑊𝑗
𝑑 : 埋め込み特徴量の次元数
𝑥𝑖 ∈ ℝ𝑑 : 𝑖番目サンプルの特徴量
𝑦𝑖 : 𝑖番目サンプルのクラス
𝑁 : バッチサイズ
𝑛 : クラス数
𝑊
𝑗 ∈ ℝ𝑑
: 𝑗番目の重み 𝑊 ∈ ℝ𝑑×𝑛
𝑏𝑗 ∈ ℝ𝑑
: バイアス項
一般的なSoftmax-loss
1. 簡略化のため、𝑏𝑗 = 0 とする
2. 𝑊
𝑗
𝑇
𝑥𝑖 = 𝑊
𝑗 𝑥𝑖 𝑐𝑜𝑠𝜃𝑗 (𝜃𝑗 は 𝑊
𝑗 と 𝑥𝑖 の間の角度)
3. 𝑙2正規化より、 𝑊
𝑗 = 1
4. 𝑙2正規化とre-scaleを行い、埋め込み特徴量 𝑥𝑖 = 𝑠
→ 埋め込み特徴量が半径𝑠 の超球面に分布
SphereFaceと同じ処理
𝐿2 = −
1
𝑁
𝑖=1
𝑁
log
𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑠𝜃𝑦𝑖
𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑠𝜃𝑦𝑖 + 𝑗=1,𝑗≠𝑦𝑖
𝑛
𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑠𝜃𝑗

12
提案手法
𝐿1 = −
1
𝑁
𝑖=1
𝑁
log
𝑒
𝑇
𝑗=1
𝑛
𝑒𝑊𝑗
𝑥𝑖 ∈ ℝ𝑑
: 𝑖番目サンプルの特徴量
𝑑 : 埋め込み特徴量の次元数
𝑛 : クラス数
𝑊
𝑗 ∈ ℝ𝑑
: 𝑗番目の重み 𝑊 ∈ ℝ𝑑×𝑛
𝑏𝑗 ∈ ℝ𝑑
: バイアス項
一般的なSoftmax-loss
1. 簡略化のため、𝑏𝑗 = 0 とする
2. 𝑊
𝑗
𝑇
𝑥𝑖 = 𝑊
𝑗 𝑥𝑖 𝑐𝑜𝑠𝜃𝑗 (𝜃𝑗 は 𝑊
𝑗 と 𝑥𝑖 の間の角度)
3. 𝑙2正規化より、 𝑊
𝑗 = 1
4. 𝑙2正規化とre-scaleを行い、埋め込み特徴量 𝑥𝑖 = 𝑠
→ 埋め込み特徴量が半径𝑠 の超球面に分布
SphereFaceと同じ処理
𝐿2 = −
1
𝑁
𝑖=1
𝑁
log
𝑛
SphereFaceの途中式

13
提案手法
𝐿2 = −
1
𝑁
𝑖=1
𝑁
log
𝑛
𝑛 : クラス数
𝑠 : 埋め込み特徴量
𝜃𝑗 : 𝑗番目の重みと特徴量間の角度
𝑥𝑖 と 𝑊
𝑦𝑖
の間に Additive angular margin penalty 𝒎 を加える
→ クラス内のコンパクト性とクラス間の不一致を同時に強める
(クラス内の特徴量の分散を小さく、クラス間の特徴量の分散を大きく)
𝐿3 = −
1
𝑁
𝑖=1
𝑁
log
𝑒𝑠 (𝑐𝑜𝑠(𝜃𝑦𝑖
+𝒎))
𝑒𝑠 (𝑐𝑜𝑠(𝜃𝑦𝑖
+𝒎))
+ 𝑗=1,𝑗≠𝑦𝑖
𝑛

14
提案手法
1クラス約1500枚を含む8クラスの顔画像を
2次元特徴埋め込みネットワークで学習
クラス内のコンパクト性とクラス間の不一致を実現

15
SphereFaceとCosFaceとの比較
• 先行研究にはない幾何学的属性を持つ
• 全区間を通して一定の線形角度の余裕を持つ
2値分類の判定境界の比較

16
実験設定
• データセット
– 顔認識関係
• 埋め込みネットワーク
– ResNet50、ResNet100
– 最終層の次元数 𝑑 は514
• ハイパーパラメータ
– 特徴量スケール 𝑠 : 64 (CosFaceと同じ数値)
– 角度マージン 𝑚 : 0.5 (3.2. Ablation Study on Lossesで決定)
– バッチサイズ: 512
• 環境
– NVIDIA Tesla P40 (24GB) × 4台
データセット一覧

17
LFW, YTF, CALFW, CPLFWの結果
• 一般的なデータセットで学習
– LFW: 13000枚, 5700ラベル(人)
• 類似研究より優れた性能を持つ
類似研究との性能評価 (%)
LFW

18
MegaFaceの結果
• 大規模のデータセット
– 690Kのユニークユーザ、1Mの画像
– 検証はFaceScrubを使用
Id : rank-1の正答率
Ver: False Accept Rate が10−6に
おけるTrue Accept Rate
R : prob set と 1M distractorを使う

19
まとめ
• メトリックラーニングを用いた顔認識モデルモ
デルの一つ
– Sofmax-loss の拡張
• Additive Angular Margin Loss (ArcFace)を提案
– 正解クラスの場合、角度空間にマージンを追加
• 先行研究に比べて高精度を記録

20
論文発表後の発展 (コンペ)
• Kaggle Happywhale – Whale and Dolphin
Identification (2022年 2-4月)
– クジラやイルカの写真を用いた個体識別のコンペ
– Preferred Networks のチームが優勝[7]
• ArcFaceの拡張である dynamic margin ArcFace で1st
• 上位解法のほとんどがArcFaceを使用
[7] Kaggle Happywhale – Whale and Dolphin Identificationで優勝&10位でソロ金メダルを獲得しました,
https://tech.preferred.jp/ja/blog/kaggle-happywhale-1st-10th-solution/

21
論文発表後の発展 (論文)
• Sub-center ArcFace[8]
– ノイズの多いデータへの対策
• dynamic margin ArcFace[9]
– Google Landmark Recognition 2020 Competitionで
3位の解法
– クラスのサンプル数の偏りを考慮
[8] Deng, Jiankang, et al. "Sub-center arcface: Boosting face recognition by large-scale noisy web faces." European Conference
on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.
[9] Ha, Qishen et al. “Google Landmark Recognition 2020 Competition Third Place Solution.” ArXiv abs/2010.05350, 2020.

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