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 ...
Cross Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract 在相同的訓練和測試分布假設下訓練的人臉識別模型,當面對未知的變化時,例如在測試時如果出現新的種族或不可預測的個人裝扮,往往會出現泛化不良的情況。在本文中,我們引入了一種新的跨域度量學習損失,我們稱之為dub Cross Domain T ...
2021-04-19 09:44 0 367 推薦指數:
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 ...
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 ...
Cross-Domain Visual Matching,即跨域視覺匹配。所謂跨域,指的是數據的分布不一樣,簡單點說,就是兩種數據「看起來」不像。如下圖中,(a)一般的正面照片和各種背景角度下拍攝的照片;(b)攝像頭不同角度下拍到的照片;(c)年輕和年老時的人臉照;(d)證件照和草圖風格的人臉 ...
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 ...