04 2020 档案
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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