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重新思考细粒度嘈杂人脸下的鲁棒表征学习
本文提出了一种名为 Evolving Sub-centers Learning 的新方法,通过对大规模嘈杂人脸图像的潜在空间进行准确的描述,解决了算法在不同 N、K 和 C 下的灵活性带来的问题,并在合成嘈杂数据集上通过详细的消融研究证明了
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2 years ago
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