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具有面部区域感知的自监督面部表征学习
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内容提要
本研究提出了一种新型的自监督人脸表征学习框架(FRA)，通过匹配面部局部表征来学习一致的全局和局部面部表征，并证明FRA模型在面部分类和回归任务中优于之前的预训练模型和现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新型的自监督人脸表征学习框架(FRA)。
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FRA的目标是通过匹配面部局部表征来学习一致的全局和局部面部表征。
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通过计算面部蒙版嵌入的余弦相似度来获取热图。
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FRA模型在面部分类和回归任务中优于之前的预训练模型和现有方法。
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