人脸属性多任务学习：Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach
来源：互联网 发布：python实现串口通信 编辑：程序博客网 时间：2024/06/15 05:31
1.该文被录用在2017PAMI上，地址：https://arxiv.org/abs/1706.00906
2.该文主要是阐述如何能训练有效人类属性分类模型。
3.这片文章的优点是：
（1）属性分类能共享特征学习阶段的权值；
（2）根据属性划分，使用相应的损失函数；
（3）特征学习的CNN框架简单；
（4）理论描述严密。
缺点：
（1）正由于其使用简单结构CNN，虽使速度有提升，但属性分类准确率还不太高；
（2）组合不同损失函数还未优化。
4.相比于其它与人脸检测结合的属性分类文章，该文训练框架简洁紧凑，更突出属性分类，从实验结果与个人试验情况看，整个训练框架简洁有效。
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