提出一种成为MFR Meta Face Recognition 的方法用于解决在未知域模型泛化的paper。如下图所示，左边为四个源域，右边为 个目标域，通过将源域迭代划分成meta train meta test集合可以提升模型的迁移性能，使得在未知域上也会能有较好的结果。 在真实应用中通常有两种迁移场景： 目标域D T已知并且可以拿到数据 目标域完全未知。对于第一种情况而言可以利用domain ...
2020-04-24 17:26 0 1916 推荐指数：
Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains Abstract 人脸识别系统在实际应用中往往面临未知领域，由于其泛化能力较差，导致性能不理想。例如，一个训练良好的webface数据模型不能处理 ...
Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract ...
url: https://kpzhang93.github.io/papers/eccv2016.pdf year: ECCV2016 abstract 对于人脸识别任务来说, 网络学习到的特征具 ...
Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Ste ...
Face_Recognition更适合于Linux系统，性能方面Windows系统下发挥Linux系统的四分之一。 Windows系统下安装： 方法1：anaconda3.5以前的版本含3.5 安装visual studio2014： 安装C/C++ 编译器，VS ...
本文来自《MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices》,时间线为2018年11月。是作者分别来自CMU和uark学校。 0 引言 随着DCNN的普及，在目标检测，目标分割等领域都有不小 ...
Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition Abstract 在真实 ...
https://github.com/neverUseThisName/Decorrelated-Adversarial-Learning Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face ...
