原文:人脸识别(Unseen Domains) - 1 - Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains - 1 - 论文学习

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数据模型不能处理监视场景中的ID vs. Spot任务。在本文中,我们的目的是学习一个可以直接处理新的未知域的泛化模型,而不需要任何模型更新。为此,我们提出了一种基于元学 ...

2021-04-19 09:37 0 228 推荐指数:

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Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains

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5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 ...

Sat Apr 25 01:26:00 CST 2020 0 1916
 
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