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摘要: https://blog.csdn.net/wapecheng/article/details/108071538 1.安装Java JDK https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html 然后点击安装即可 后面发现要下载 阅读全文
posted @ 2021-05-10 11:24 慢行厚积 阅读(1672) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-28 17:38 慢行厚积 阅读(575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-23 11:28 慢行厚积 阅读(3814) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-20 18:24 慢行厚积 阅读(4671) 评论(2) 推荐(2) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-19 09:44 慢行厚积 阅读(1186) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-19 09:37 慢行厚积 阅读(922) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-12 18:52 慢行厚积 阅读(1356) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-09 18:07 慢行厚积 阅读(1880) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-08 17:46 慢行厚积 阅读(1227) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2021-04-06 19:06 慢行厚积 阅读(1044) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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