首次！用合臉數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的識別模型，性能高于真實數(shù)據(jù)集

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關(guān)鍵字：身份,數(shù)據(jù),向量,模型,圖片
文章來源：機器之心
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內(nèi)容摘要：

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一個高質(zhì)量的人臉識別訓(xùn)練集要求身份 (ID) 有高的分離度（Inter-class separability）和類內(nèi)的變化度（Intra-class variation）。然而現(xiàn)有的方法普遍存在兩個缺點：
1）實現(xiàn)了大的 intra-class variation，但是 inter-class separability 很低；
2）實現(xiàn)了較高的 inter-class separability，但是 intra-class variation 需要用額外的模型來提高。
這兩點要么使得在合成的人臉數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型性能表現(xiàn)不佳，要么難以合成大型數(shù)據(jù)集。
因此，我們通過讓提出的 Vec2Face 模型學(xué)習(xí)如何將特征向量轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的圖片，并且在生成時對隨機采

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