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

  • 本研究提出了一种新型的自监督人脸表征学习框架(FRA)。
  • 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。
  • 通过计算面部蒙版嵌入的余弦相似度来获取热图。
  • 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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