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[논문리뷰] GroupFace : Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition (잠복 그룹 학습 및 얼굴 인식을위한 그룹 기반 표현 구성) 2장
4. Experiments 구현 세부 정보를 설명하고 실험 및 절제 연구를 광범위하게 수행하여 GroupFace의 효과를 보여준다. 4.1. Implementation Details(구현 세부 정보) Datasets. 열차의 경우, 100K ID에 대해 약 10M의 이미지를 포함하는 MSCleb-1M [10]을 사용한다. MSCleb-1M 원본 데이터 세트의 노이즈가 있는 레이블 때문에, 3을 포함하는 정제 버전[7]을 사용한다.85K ID에 8M 이미지 제공 테스트를 위해 다음과 같이 9개의 일반적으로 사용되는 데이터 세트를 사용하여 실험을 수행한다. • 5,749개의 ID에서 13,233개의 이미지를 포함하고 있으며 이 이미지로부터 6000개의 쌍을 제공하며, CALFW [46] 및 CPLFW [45..
Artificial intelligence, AI/REVIEW
2021. 5. 24. 12:04