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上传时间: 2021-03-08
详细说明:xCos:用于面部验证任务的可解释余弦度量
官方Pytorch实施“xCos:一个解释的余弦度量的人脸验证任务”
30秒的演示视频(YouTube)
介绍
在“ xCos:用于面部验证任务的可解释余弦指标”中,我们提出了一种新颖的相似性指标,称为“可解释余弦xCos”,它带有一个可学习的模块,可以将其插入大多数验证模型中以提供有意义的解释。 最新的人脸验证模型提取一对人脸图像的深层特征,并计算成对特征的余弦相似度或L2距离。 如果相似度大于阈值,则称两个图像来自同一个人。 但是,通过此标准过程,我们几乎无法凭借我们的知识来解释这些高维特征。 尽管以前有一些尝试使用显着图将输入图像上的结果可视化的方法,但是这些基于显着图的可视化大多数用于单个图像中对象的定位,而不是两个面Kong的相似性。 因此,我们的框架提供了一个新的验证分支,可以基于从两个面部提取的特征来计算相似度图和判别性位置图。 这
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