Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract ...
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數據模型不能處理監視場景中的ID vs. Spot任務。在本文中,我們的目的是學習一個可以直接處理新的未知域的泛化模型,而不需要任何模型更新。為此,我們提出了一種基於元學 ...
2021-04-19 09:37 0 228 推薦指數:
Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract ...
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 ...
之前可以先看一下人臉識別(不確定性)- Probabilistic Face Embeddings - 1 - 論文學習 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 作為人臉識別中的一個新興課題 ...
When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis:A Multi-Task Learning Framework 為了在人臉識別中最小化年齡變化的影響 ...
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 在人臉識別領域中,模型學習使用更少維度的嵌入特征來區分百萬級的人臉 ...