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异构人脸识别的模态无关性与切换式调制器
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的框架，解决了异构人脸识别中的领域差异和大规模数据集的限制问题。通过条件自适应实例调制（CAIM）模块适应中间特征图的风格，成功地实现了异构人脸识别的端到端训练，并在多个数据集上展示了优越的性能。
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关键要点
- 提出了一种新的框架，解决异构人脸识别中的领域差异问题。
- 框架将不同光谱的人脸识别模态视为不同的风格。
- 通过条件自适应实例调制（CAIM）模块适应中间特征图的风格。
- 成功实现了异构人脸识别的端到端训练。
- 在多个数据集上展示了优越的性能。
- 训练所需的成对样本数量最少。
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