深い畳み込みニューラルネットワークを使用した顔認識は、顔画像の大規模なデータセットの可用性に依存しています。 IDの多くの例が必要であり、ネットワークがクラス内変動に対するロバスト性を学習するためには

arxiv_reader のブックマーク 2020/12/22 12:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4695975249634329378/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.10545v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.10545v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2012.10545v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">大きなポーズの顔認識を改善するための3DGAN</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/disentangling">disentangling</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/face">face</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pose">pose</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深い畳み込みニューラルネットワークを使用した顔認識は、顔画像の大規模なデータセットの可用性に依存しています。 IDの多くの例が必要であり、ネットワークがクラス内変動に対するロバスト性を学習するためには</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201222#bookmark-4695975249634329378"><span class="datetime-body">2020/12/22 12:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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