paper/導入 (先に学ぶべきことリスト)/ 趣旨/ 和積パターン言語の定義/ $k$-和積パターン言語/ 定理 3.1/ 言語の包含関係/ $k$-和積パターン言語の学習/ $k$-和積言語の学習/ http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1426-8.pdf ALT パターン 形式言語
[1804.06655] Deep Face Recognition: A Survey
概要 Face Recognition (FR; 顔認証) の手法の近年の遷移をサーベイした論文. リンク モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace - Qiita LFW自体がCNN使わずとも98.5%とか出ちゃう簡単なベンチマークなので、この表はほとんど意味ないです… ここ最近の傾向だと、SphereFaceとCosineFaceとArcFaceを合体させて一般化したCombined Margin Lossがファイナルアンサーっぽい感じです。https://t.co/K9ciQQlqNe — Koichi Takahashi (@51Takahashi) February 13, 2019 距離学習の概要 (顔写真などの) 2枚の画像 \(I_1, I_2 \in \mathrm{Images}
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