Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach 2017.11.28 Introduction: 人臉屬性的識別在社會交互,提供了非常廣泛的信息,包括 ...
url: https: kpzhang .github.io papers eccv .pdf year: ECCV abstract 對於人臉識別任務來說, 網絡學習到的特征具有判別性是一件很重要的事情. 增加類間距離, 減小類內距離在人臉識別任務中很重要. 那么, 該如何增加類間距離, 減小類內距離呢 通常, 我們使用 softmax loss 作為分類任務的loss, 但是, 單單依賴使用 ...
2019-04-21 19:14 0 657 推薦指數:
Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach 2017.11.28 Introduction: 人臉屬性的識別在社會交互,提供了非常廣泛的信息,包括 ...
來自MSRA視覺計算組,發表在CVPR2017上。這篇文章提出了一個結合光流的快速視頻目標檢測和視頻語義分割方法。 motivation 在視頻流的每一幀上用CNN計算特征太慢了。 兩個相鄰幀有相似的feature map 結合光流將特征進行傳播 ...
提出一種成為MFR(Meta Face Recognition)的方法用於解決在未知域模型泛化的paper。如下圖所示,左邊為四個源域,右邊為5個目標域,通過將源域迭代划分成meta-train/meta-test集合可以提升模型的遷移性能,使得在未知域上也會能有較好的結果。 在真實應用中 ...
Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition 摘要 時空特征提取在視頻動作識別中是一個非常重要的部分。現有的神經網絡模型要么是分別學習時間和空間特征(C2D),要么是不加控制地聯合學習時間 ...
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 作為人臉識別中的一個新興課題 ...
的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...
CMP是在原始的框架上加入一個卷積層,GAP和softmax層,生成的網絡。 1. Classification:分類效果上可能會稍有下降,可以通過增加卷積層,就可以使分類准確度和原來差不多了 2 ...