随笔分类 - 深度学习
摘要：代码： github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Abstract 我们提出了一种与模型无关的元学习算法，因为它
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摘要：代码：https://github.com/seasonSH/DocFace DocFace+: ID Document to Selfie* Matching Abstract—在日常生活中，许多活动都要求我们通过出示包含人脸图像的身份证件(如护照和驾照)来验证自己是谁。然而，这个过程是缓慢的，劳
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摘要：代码：https://github.com/vsitzmann/siren 项目网站 ： https://vsitzmann.github.io/siren/ Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions Abs
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摘要：代码：https://github.com/vsitzmann/siren 看其中一个运行在图片上的例子experiment_scripts/train_img.py 这个例子实现的是论文中下面部分的例子： A simple example: fitting an image. 考虑一个例子，即寻找
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摘要：Exploring Unlabeled Faces for Novel Attribute Discovery Abstract 尽管在非成对图像到图像的转换方面取得了显著的成功，现有的系统仍然需要大量的标记图像。这是他们实际应用的瓶颈;在实践中，在带标记的CelebA数据集上训练的模型对于来自不同
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摘要：代码：https://github.com/genforce/interfacegan Abstract 尽管最近生成对抗网络(GANs)在高保真图像合成方面取得了进展，但对于GANs如何能够将随机分布的潜在编码映射成逼真的图像仍缺乏足够的理解。以往的研究假设GANs学习的潜在空间遵循分布表示，但观
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摘要：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图像，且这样大量
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摘要：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，设计基于边
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摘要：Abstract 深度卷积神经网络(CNNs)的发展使人脸识别得到了长远的发展，其核心任务是提高特征识别的能力。为此，提出了几个基于边缘的softmax损失函数(如角边缘、附加性边缘和附加性角边缘)来增加不同类别之间的特征边缘。然而，尽管取得了很大的成就，但主要存在三个问题:1)明显忽视了信息特征挖
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/q735613050/p/8969452.html 数据集下载可见https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/84924808 微软发布的 COCO 数据库是一个大型图像数据集, 专为对象检测
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摘要：Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition Abstract 在真实的人脸识别应用中，每个人都有两张图像，这是一个巨大的数据量。一个是人脸登记的ID照片，另一个是现场拍摄的probe照片。现有的大多数方法都是针对有
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摘要：GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium https://github.com/bioinf-jku/TTUR Abstract 生成式对抗网络(GANs)擅长创建具有复杂模型的
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摘要：ONCE-FOR-ALL: TRAIN ONE NETWORK AND SPE- CIALIZE IT FOR EFFICIENT DEPLOYMENT ON DIVERSE HARDWARE PLATFORMS ABSTRACT 我们解决了跨许多设备和各种约束，即从通用硬件到专用加速器的高效深度学
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摘要：GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs Abstract 条件生成对抗网络(cGANs)为许多计算机视觉和图形应用提供了可控的图像合成。然而，最近的cGANs比现代识别CNNs的计算强度高了1
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摘要：参考http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/19634573 https://wenku.baidu.com/view/d03494a687c24028905fc34b.html LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary
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摘要：根据https://github.com/zma-c-137/VarGFaceNet中mxnet的版本的模型 写出pytorch的版本的模型 varGFaceNet.py: #coding:utf-8 import torch.nn as nn import torch def l2_norm(in
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摘要：2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract 识别自然环境下的人脸是非常困难的，因为它们会出现各种各样的变化。传统的方法要么使用来自目标域的特定标注的变化数据进行训练，要么通过引入未
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摘要：AdaptiveFace: Adaptive Margin and Sampling for Face Recognition Abstract 大规模非平衡数据的训练是人脸识别的核心问题。在过去的两年中，由于引入了基于边距（margin）的Softmax损失，人脸识别取得了显著的进步。然而，这些方
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摘要：ShrinkTeaNet: Million-scale Lightweight Face Recognition via Shrinking Teacher-Student Networks Abstract 大规模的自然环境下的人脸识别技术近年来在许多实际工作中得到了成熟的应用。然而，这些系统是建
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摘要：使用的网络结构VarGNet可见VarGNet: Variable Group Convolutional Neural Network for Efficient Embedded Computing - 1 -论文学习 2019 VarGFaceNet: An Efficient Variabl
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