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光环大数据_bp反向传播算法_权值的表示_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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感知网络需要的提案数量较少,但检测率通常低于90%(给出150-200个提案)。相反,共 享低级和中级表示的属性感知网络可以实现较高的检测率,但要花费大量建议。 观察结果可以解释如下。网络 如果没有共享表示,则倾向于对单个面部部分和背景之间的差异进行建模,而共享表示的网络更可能了解面 部部分之间的差异。因此,后者的背景建模能力较差,因此与前者相比,当提案数量较少时,性能会下降。 尽管如此,我们发现共享表示的网络对微妙的面部部位产生了高响应。这种较高的召回率对于提高后期人脸 检测的性能至关重要。 不同的微调策略。如第二节所述。在3.2中,可以考虑使用不同的微调策略来学习生成零件图,但是并不是 所有的方法都非常适合于得出鲁棒的面部测量。在图6中提供了定性结果。在此,我们提供了以下微调方法 之间的定量比较:(i)使用CelebA的大量人脸图像和非人脸图像进行微调的网络,(ii)对具有25个面部 属性的网络进行微调,以及(iii)根据表1对具有部分级别属性的属性感知网络进行微调的建议方法。从图 10可以明显看出,我们的方法比方法(i)和(ii)。 5.2从零件回复到面议
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