04 2021 档案
摘要：Project page: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CDP/ Code: https://github.com/XiaohangZhan/cdp/ Consensus-Driven Propagation in Massive Unlabeled D
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摘要：Domain-adversarial training of neural networks Abstract 我们介绍了一种新的用于域自适应的表征学习方法，其中训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受到域自适应理论的启发，该理论认为，要实现有效的域转移，必须基于不能区分训练(源)域
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摘要：When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis:A Multi-Task Learning Framework 为了在人脸识别中最小化年龄变化的影响，之前的工作要么通过最小化身份和年龄相关特征之间的相关性来提取与身份相关的有区
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摘要：Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract 在相同的训练和测试分布假设下训练的人脸识别模型，当面对未知的变化时，例如在测试时如果出现新的种族或不可预测的个人装扮，往往会出现泛化不良的
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摘要：Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains Abstract 人脸识别系统在实际应用中往往面临未知领域，由于其泛化能力较差，导致性能不理想。例如，一个训练良好的webface数据模型不能处理监视场景中的ID vs. Spot任务。在本文中，我们的
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摘要：参考：https://gitee.com/milkboy_lyf/learn-to-cluster/tree/master/vegcn Learning to Cluster Faces via Confidence and Connectivity Estimation Abstract 人脸聚类
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摘要：Learning to Cluster Faces on an Affinity Graph Abstract 人脸识别近年来取得了显著的进展，其性能达到了很高的水平。把它提升到一个新的层次需要大量的数据，这将涉及过高的注释成本。因此，利用未标记的数据成为一个有吸引力的替代方案。最近的研究表明，对未
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摘要：https://github.com/Zhongdao/gcn_clustering/ Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network Abstract 在本文中，我们为人脸聚类任务提出了一种精确和可扩展的方法。我们的目标是将一
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摘要：Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization Abstract 本文提出了一种在深度特征学习中使用的成对相似度优化的观点，旨在使类内相似度sp最大化，类间相似度sn最小化。我们发现大多数损失函数，包括triple
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摘要：Embedding-based Retrieval in Facebook Search ABSTRACT 在社交网络(如Facebook)中的搜索提出了与传统的web搜索不同的挑战:除了查询文本之外，考虑到搜索者的上下文以提供相关结果是很重要的。搜索者的社交图谱是上下文的一个组成部分，也是Face
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摘要：Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition Abstract 由于人脸表情模糊、人脸图像质量不高以及注释者的主观性等因素造成的不确定性，定性大尺度人脸表情数据集的标注非常困难。这些不确定性是深度学习时
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摘要：Interpretable and Accurate Fine-grained Recognition via Region Grouping Abstract 我们提出了一种用于细粒度视觉识别的可解释深度模型。我们的方法的核心是在深度神经网络中整合基于区域的part发现和归因。我们的模型使用图像级
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摘要：之前可以先看一下人脸识别（不确定性）- Probabilistic Face Embeddings - 1 - 论文学习 Data Uncertainty Learning in Face Recognition Abstract 建模数据的不确定性对于噪声图像是很重要的，但是在人脸识别的研究却很少
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