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conditional adaptive instance modulation
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从模态到风格:重新思考异构人脸识别中的领域差距
我们的研究工作着眼于异构人脸识别,提出了一种新的条件自适应实例调制模块 (CAIM),可以有效地适应不同的源模态,并弥合领域差距,实现全面训练。通过在多个挑战性的基准测试中进行广泛评估,证明我们的方法优于现有的方法。
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2 months ago
通过条件自适应实例调节缩小异构人脸识别差距
本文旨在解决异构人脸识别中的领域差异以及在目标领域中大规模数据集的限制问题,在这篇论文中,我们提出了一种新的框架,将不同光谱的人脸识别模态视为不同的风格,通过条件自适应实例调制(CAIM)模块适应中间特征图的风格,成功地在异构人脸识别上实现
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a year ago
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