人臉識別(Unseen Domains) - 1 - Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains - 1 - 論文學習
Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains Abstract 人臉識別系統在實際應用中往往面臨未知領域，由於其泛化能力較差，導致性能不理想。例如，一個訓練良好的webface數據模型不能處理 ...
原文：Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains
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 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。 在真實應用中通常有兩種遷移場景： 目標域D T已知並且可以拿到數據 目標域完全未知。對於第一種情況而言可以利用domain ...
2020-04-24 17:26 0 1916 推薦指數：
相關推薦
人臉識別(Unseen Domains) - 2 - Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains - 1 - 論文學習
Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract ...
A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition
url: https://kpzhang93.github.io/papers/eccv2016.pdf year: ECCV2016 abstract 對於人臉識別任務來說, 網絡學習到的特征具 ...
Face Recognition for the Happy House
Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Ste ...
face_recognition安裝
Face_Recognition更適合於Linux系統，性能方面Windows系統下發揮Linux系統的四分之一。 Windows系統下安裝： 方法1：anaconda3.5以前的版本含3.5 安裝visual studio2014： 安裝C/C++ 編譯器，VS ...
face recognition[MobiFace]
本文來自《MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices》,時間線為2018年11月。是作者分別來自CMU和uark學校。 0 引言 隨着DCNN的普及，在目標檢測，目標分割等領域都有不小 ...
人證比對 - 1 - Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition - 1 - 論文學習
Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition Abstract 在真實 ...
人臉相關 - Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face Recognition - 1 - 論文學習
https://github.com/neverUseThisName/Decorrelated-Adversarial-Learning Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face ...