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  1. CACD2000(a)人脸数据

  2. CACD2000人脸数据,由于上传限制200M分为18个文件上传 解压方式: cat CACD* > CACD.tar.gz tar xzvf CACD.tar.gz
  3. 所属分类:深度学习

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  1. CACD2000(b)

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  1. CACD2000(e)

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  1. CACD2000(f)

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  3. 所属分类:深度学习

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  1. CACD2000(c)人脸数据

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  1. CACD2000(d)人脸数据

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  1. CACD2000(g)

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  1. CACD2000(h)

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  1. CACD2000(i)人脸数据

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  1. CACD2000(j)人脸数据

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  1. CACD2000(k)人脸数据

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  1. CACD2000(l)人脸数据

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  1. CACD2000(m)人脸数据

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  1. CACD2000(n)人脸数据

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  1. CACD2000(o)人脸数据

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  1. CACD2000(p)人脸数据

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  1. CACD2000(q)人脸数据

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  3. 所属分类:深度学习

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  1. CACD2000(r)人脸数据

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  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-25
    • 文件大小:160mb
    • 提供者:a15957108648
  1. CACD2000MAT

  2. CACD,预测跨年龄的表面识别和检索。该数据集包含超过160,000个图像,可容纳2,000人,四个文件打包链接
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-03-20
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:sdy2lff
  1. 跨年龄人脸验证和检索的本征年龄参考编码

  2. 在PIE下的传统人脸识别(姿势,照明和表情)变化方面,最近的工作已经接近或超过了人类的表现。 然而,很少有作品专注于跨年龄的人脸识别任务,这意味着从不同年龄的同一个人识别人脸。 考虑到人的衰老,拓宽了人脸识别的应用领域。 这是以使现有算法难以保持有效性为代价的。 本文提出了一种新的基于参考的解决跨年龄问题的方法,称为本征衰老参考编码(EARC)。 与其他现有的基于参考的方法不同,我们的参考跟踪本征面而不是特定的个人。建议的参考具有较小的大小并包含更多有用的信息。据我们所知,我们实现了最先进的性能
  3. 所属分类:其它

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