Deep face recognition: a survey v4

最新推荐文章于 2025-02-25 09:10:56 发布
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Relational inductive biases, deep learning, and graph networks（关系归纳偏差、深度学习和图形网络）
weixin_41697507的博客
07-15 5189
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks Peter W. Battaglia1, Jessica B. Hamrick1, Victor Bapst1, Alvaro Sanchez-Gonzalez1, Vinicius Zambaldi1, Mateusz Malinowski1, Andrea Tacche...
【Paper Reading】
bryant_meng
08-09 4098
欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。《International Comference on Computer Vision》，正如很多和他一样的名字的会议一行，这样最朴实的名字的会议，通常也是这方面最nb的会议。那么一年过去了，合格的论文评审人员的增幅是否赶得上论文的增幅呢？
【论文学习】人脸识别 —— Deep Face Recognition: A Survey. 新人必看入门总结
Lingyun
06-27 5839
最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来，今天看到了这篇综述，里面虽然介绍的比较复杂，不过总结的还是非常明晰的。 Paper: Deep Face Recognition: A Survey 链接：https://arxiv.org/pdf/1804.06655.pdf 摘取了自己感兴趣的几部分，分享给大家，主要讲一下大的框架吧 目录 人...
[paper] 00029 Deep Face Recognition: A Survey (下)
六半
09-08 325
V. Face DataBases And Evaluation Protocols A. Large-scale training data sets and their label noise
face recognition[翻译][深度学习理解人脸]
weixin_33708432的博客
10-14 1191
本文译自《Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans》。为了方便，文中论文索引位置保持不变，方便直接去原文中找参考文献。 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少。这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用，这些方面的发展使...
Deep Face Recognition
07-01
vgg深度网络人脸识别论文
论文：Deep Face Recognition: A Survey——Mei Wang, Weihong Deng
qq_41597596的博客
10-16 1900
前些天看了一篇名字同样为《Deep Face Recognition: A Survey》的文章，为了区别，这篇文章特意标明了作者。 本文主要分为4个部分： （a）网络结构和损失函数； （b）数据处理方法和数据集； （c）人脸识别的一些应用场景； （d）现有挑战和发展方向。 ...
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks—...
Alliswell_WP
11-08 2632
CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构：从基本组件到结构创新 目录 摘要 1、引言 2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2...
机器学习与深度学习：方法与应用洞察
zhuliyeer的博客
03-07 1042
本论文有数页篇幅介绍，此处略。和《pytorch深度学习与实践》里分步讲的卷积层、池化层、全连接层、正则化、优化器选择类似。原文还介绍了如何提高CNN性能的方法等。如新手可看该论文原文，增强交叉理解。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第171期】Tue, 3 Dec 2019
TomRen
12-11 3585
AI视野·今日CV 第171期 视觉论文速览 ---点云补全 ---场景补全 ---rgb和lidar融合
论文：Deep Face Recognition: a Survey
qq_41597596的博客
10-10 413
文章主要有5个部分： （a）目前的方法怎么训练的，介绍一些公共数据集； （b）脸部预处理，包括检测和对齐； （c）迁移学习所用的结构和损失函数； （d）用于确认和鉴定的脸部识别。 任务的困难因素有：头部的旋转和倾斜、光照强度和角度、面部表情、年龄等方面的巨大变化。所以，一个好的面部识别系统需要排除这些因素的影响。 （a）训练过程&数据集介绍 文中的描述是：给定一个训练集，该方法通常执行某种形式的人脸预处理，然后训练一个DCNN，以便对一组对象进行分类。然后，利用网络作为特征提取器，获取描述符，并将
[paper] 00029 Deep Face Recognition: A Survey (上)
六半
09-05 392
这周开始搞人脸识别，找啊找啊找论文，这篇论文对于刚开始搞人脸识别的，并且有其它深度学习经验的工作者来说，是个福音。 Deep Face Recognition: A Survey 1. INFORMATION Attributes: a. Mainstream network architecture: Deepface [195], DeepID series [191], [2...
DeepID face recognition
yiyouxian的专栏
07-14 4149
DeepID face recognition 最近开始看人脸识别方向的论文，对DeepID做了点总结并做成了PPT，写到博客里供大家参考
文章阅读：Deep Face Recognition
xiangych的博客
12-03 1564
vgg-face的参考文章，作者是Omkar M. Parkhi，Andrea Vedaldi，Andrew Zisserman 原文链接：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2015/Parkhi15/parkhi15.pdf   文章中作者针对训练数据的采集问题提出一种构建大数据集的方法（ps：顺便牢骚一下Google的200
文献阅读 - Deep Face Recognition
Always On The Way
05-16 2185
Deep Face Recognition 摘要 面部识别进展：（1）端到端学习（end to end learning）；（2）大规模训练集（very large scale training datasets） 本文内容：（1）260万张面部图像、2600+用户数据集创建；（2）深度网络训练和面部识别 1 引言 Google的FaceNet训练数据集比公开面部数据集大三个数量级（three o...
Deep Face Recognition: A Survey v8
qq_33824968的博客
08-03 1248
这篇文章介绍一下人脸识别方向的综述。 #人脸系统流程：
论文阅读笔记：Deep Face Recognition: A Survey
最新发布
HollowKnightz的博客
02-25 1314
论文阅读笔记：Deep Face Recognition: A Survey
Deep Face Recognition: A Survey论文笔记
牧野渔樵
11-04 1159
1.摘要： 首先，我们总结了在deep-fr方法快速发展过程中提出的不同的网络结构和损失函数。其次，将相关的人脸处理方法分为“一对多增强”和“多对一规范化”两类。然后，我们总结和比较了模型训练和评估中常用的数据库。第三，我们回顾了深层fr中的各种场景，如交叉因子、异质性、多元素和行业场景。最后，重点介绍了当前生物特征识别方法面临的技术挑战以及生物特征识别在安全性、融合性和保密性等方面的发展方向。 ...
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
04-28
SphereFace is a deep learning model that was proposed for face recognition tasks. It is based on the idea of embedding face images into a hypersphere space, where the distance between different face ...
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