（原）InsightFace及其mxnet代码

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http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8525287.html

论文

InsightFace : Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition

https://arxiv.org/abs/1801.07698

官方mxnet代码：

https://github.com/deepinsight/insightface

说明：没用过mxnet，下面的代码注释只是纯粹从代码的角度来分析并进行注释，如有错误之处，敬请谅解，并欢迎指出。

先查看sphereface，查看$psi ( heta )$的介绍：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8524937.html

论文arcface中，定义$psi ( heta )$为：

$psi ( heta )=cos ({{ heta }_{yi}}+m)$

同时对w及x均进行了归一化，为了使得训练能收敛，增加了一个参数s=64，最终loss如下：

$L=-frac{1}{m}sumlimits_{i=1}^{m}{log frac{{{e}^{s(cos ({{ heta }_{yi}}+m))}}}{{{e}^{s(cos ({{ heta }_{yi}}+m))}}+sum olimits_{j=n,j e yi}^{n}{{{e}^{scos {{ heta }_{j}}}}}}}$

其中，

${{W}_{j}}=frac{{{W}_{j}}}{left| {{W}_{j}} ight|}$，${{x}_{i}}=frac{{{x}_{i}}}{left| {{x}_{i}} ight|}$，$cos {{ heta }_{j}}=W_{j}^{T}{{x}_{i}}$

程序中先对w及x归一化，然后通过全连接层得到cosθ，再扩大s倍，得到scosθ。

对于yi处，由于

$cos ( heta +m)=cos heta cos m-sin heta sin m$

以及

$sin heta =sqrt{1-{{cos }^{2}} heta }$

得到sinθ。

由于$cos ( heta +m)$非单调，设置了easy_margin标志，当其为真时，使用0作为阈值，当特征和权重的cos值小于0，直接截断；当其为假时，使用cos(pi-m)=-cos(m)作为阈值。该阈值小于0。

之后判断时，当easy_margin为真时，若s*cos(θ+m)小于0，直接使用s*cos(θ)；当easy_margin为假时，若s*cos(θ+m)小于0，使用s*cos(θ)-s*m*sin(m)。

具体的代码如下（完整代码见参考网址）：

    s = args.margin_s  # 参数s
    m = args.margin_m  # 参数m

    _weight = mx.symbol.Variable("fc7_weight", shape=(args.num_classes, args.emb_size), lr_mult=1.0) # (C,F)
    _weight = mx.symbol.L2Normalization(_weight, mode='instance')   # 对w进行归一化
    nembedding = mx.symbol.L2Normalization(embedding, mode='instance', name='fc1n')*s # 对x进行归一化，并得到s*x，(B,F)
    fc7 = mx.sym.FullyConnected(data=nembedding, weight = _weight, no_bias = True, num_hidden=args.num_classes, name='fc7') # Y=XW'+b，(B,F)*(C,F)'=(B,C)，'为转置，此处得到scos(theta)
    
    zy = mx.sym.pick(fc7, gt_label, axis=1)  # 得到fc7中gt_label位置的值。(B,1)或者(B)，即当前batch中yi处的scos(theta)
    cos_t = zy/s  # 由于fc7及zy均为cos的s倍，此处除以s，得到实际的cos值。(B,1)或者(B)
    
    cos_m = math.cos(m)
    sin_m = math.sin(m)
    mm = math.sin(math.pi-m)*m # sin(pi-m)*m = sin(m)*m
    threshold = math.cos(math.pi-m)  # 阈值，避免theta + m >= pi，实际上threshold < 0
    if args.easy_margin:
      cond = mx.symbol.Activation(data=cos_t, act_type='relu') #easy_margin=True，直接使用0作为阈值，得到超过阈值的索引
    else:
      cond_v = cos_t - threshold #easy_margin=False，使用threshold（负数）作为阈值。
      cond = mx.symbol.Activation(data=cond_v, act_type='relu') # 得到超过阈值的索引
    body = cos_t*cos_t  # 通过cos*cos + sin * sin = 1， 来得到sin_theta
    body = 1.0-body
    sin_t = mx.sym.sqrt(body)  # sin_theta
    new_zy = cos_t*cos_m # cos(theta+m)=cos(theta)*cos(m)-sin(theta)*sin(m)，此处为cos(theta)*cos(m)
    b = sin_t*sin_m # 此处为sin(theta)*sin(m)
    new_zy = new_zy - b # 此处为cos(theta)*cos(m)-sin(theta)*sin(m)=cos(theta+m)
    new_zy = new_zy*s # 此处为s*cos(theta+m)，扩充了s倍
    if args.easy_margin:
      zy_keep = zy   # zy_keep为zy，即s*cos(theta)
    else:
      zy_keep = zy - s*mm  # zy_keep为zy-s*sin(m)*m=s*cos(theta)-s*m*sin(m)
    new_zy = mx.sym.where(cond, new_zy, zy_keep) # cond中>0的保持new_zy=s*cos(theta+m)不变，<0的裁剪为zy_keep= s*cos(theta) or s*cos(theta)-s*m*sin(m)

    diff = new_zy - zy # 
    diff = mx.sym.expand_dims(diff, 1)
    gt_one_hot = mx.sym.one_hot(gt_label, depth = args.num_classes, on_value = 1.0, off_value = 0.0)
    body = mx.sym.broadcast_mul(gt_one_hot, diff) # 对应yi处为new_zy - zy
    fc7 = fc7+body # 对应yi处，fc7=zy + (new_zy - zy) = new_zy，即cond中>0的为s*cos(theta+m)，<0的裁剪为s*cos(theta) or s*cos(theta)-s*m*sin(m)