标题：卡内基梅隆、剑桥、马克斯普朗克智能系统研究所、艾伦图灵研究所|SphereFace2: Binary Classification is All You Need for Deep Face Recognition（SphereFace2：二元分类是深度人脸识别所需的）

推荐理由：人脸识别新范式，利用二分类取代多分类算法，是当前先进的人脸识别算法。

简介：最先进的深度人脸识别方法主要是使用基于softmax的多类分类框架进行训练。尽管流行且有效，但这些方法仍然存在一些限制经验性能的缺点。在本文中，我们首先确定现有多类分类框架中训练和评估之间的差异，然后讨论由softmax归一化的“竞争”性质引起的潜在限制。受这些限制的启发，我们提出一种新颖的二元分类训练框架，称为球面2。与现有方法相比，SphereFace2绕过了softmax归一化，以及相应的闭集假设。这有效地桥接训练和评估之间的差距，使每个二元分类任务能够单独改进表示。除了设计一个特定的性能良好的损失函数，我们总结了可以胜过当前的竞争方法的这个“一对多”二元分类框架一些一般原则。我们对流行的基准进行全面的实验，证明SphereFace2可以始终胜过当前最先进的深度人脸识别方法。

论文下载：https://arxiv.org/pdf/2108.01513v1.pdf

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