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CACD2000(a)人脸数据
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
文件大小:200mb
提供者:
a15957108648
CACD2000(b)
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
文件大小:200mb
提供者:
a15957108648
CACD2000(e)
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
文件大小:200mb
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a15957108648
CACD2000(f)
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
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a15957108648
CACD2000(c)人脸数据
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
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a15957108648
CACD2000(d)人脸数据
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
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CACD2000(g)
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
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深度学习
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CACD2000(h)
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
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深度学习
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CACD2000(i)人脸数据
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
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深度学习
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CACD2000(j)人脸数据
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CACD2000(k)人脸数据
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深度学习
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CACD2000(l)人脸数据
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深度学习
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CACD2000(m)人脸数据
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所属分类:
深度学习
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CACD2000(n)人脸数据
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
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CACD2000(o)人脸数据
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
文件大小:200mb
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CACD2000(p)人脸数据
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
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CACD2000(q)人脸数据
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
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提供者:
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CACD2000(r)人脸数据
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-25
文件大小:160mb
提供者:
a15957108648
CACD2000MAT
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-03-20
文件大小:3kb
提供者:
sdy2lff
跨年龄人脸验证和检索的本征年龄参考编码
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-12
文件大小:2mb
提供者:
weixin_38656741
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