4 个月前

一种用于面部分析的全卷积神经网络

一种用于面部分析的全卷积神经网络

摘要

我们提出了一种多功能算法,该算法利用单一的深度卷积神经网络(CNN)同时实现人脸检测、人脸对齐、姿态估计、性别识别、微笑检测、年龄估计和人脸识别。所提出的方法采用了多任务学习框架,该框架通过正则化CNN的共享参数并在不同领域和任务之间建立协同作用。大量实验表明,该网络对人脸有更深入的理解,并在这些任务中的大多数上达到了最先进的结果。

代码仓库

senguptaumd/SfSNet
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
face-verification-on-ijb-aAll-in-one CNN
TAR @ FAR=0.01: 92.20%

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
一种用于面部分析的全卷积神经网络 | 论文 | HyperAI超神经