在人脸识别过程中，我们一般使用RCNN、YOLO、MTCNN等网络模型进行人脸侦测，而在特征提取和识别阶段，我们需要设计使用特殊的损失函数，来解决识别过程中区分人脸相似度很高，分类界限不明显等问题。这里讲一下Arcface Loss。

摘要目标检测目前应用广泛，国内很多算法工程师都是在做这方面工作的。目标检测发展可以看成是从单一单目标到多个多目标的过程。在算法方面也是从最初的机器学习方法到传统机器学习与深度学习算法结合，再到现在的全深度学习框架。YOLO算法系列目前已经到了V5阶段（V4、V5我还没看），而且YOLO模型在工业应用方面可以说是最常用最万能的检测模型了。我们思考一个目标检测解决方法时，总是会先考虑YOLO能不能在这

在人脸识别过程中，我们一般使用RCNN、YOLO、MTCNN等网络模型进行人脸侦测，而在特征提取和识别阶段，我们需要设计使用特殊的损失函数，来解决识别过程中区分人脸相似度很高，分类界限不明显等问题。这里讲一下Arcface Loss。