Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract ...
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:
Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract ...
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 ...
之前可以先看一下人脸识别(不确定性)- Probabilistic Face Embeddings - 1 - 论文学习 Data Uncertainty Learning in Face Recognition ...
2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract ...
CurricularFace: Adaptive Curriculum Learning Loss for Deep Face Recognition https://github.com/HuangYG123/CurricularFace Abstract 作为人脸识别中的一个新兴课题 ...
When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis:A Multi-Task Learning Framework 为了在人脸识别中最小化年龄变化的影响 ...
https://github.com/neverUseThisName/Decorrelated-Adversarial-Learning Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face ...
GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition Abstract 在人脸识别领域中,模型学习使用更少维度的嵌入特征来区分百万级的人脸 ...