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FSFM：通过自监督人脸表征学习实现通用的人脸安全基础模型
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自监督预训练框架FSFM，通过掩码图像建模和实例区分方法，利用大量无标签的真实面孔学习人脸表征。实验结果显示，该模型在多个数据集上的迁移性能显著优于传统方法，增强了人脸安全任务的泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种自监督预训练框架FSFM，旨在利用大量无标签的真实面孔学习人脸表征。
- FSFM采用掩码图像建模和实例区分的协同方法，有效学习人脸的局部与全局特征。
- 实验结果表明，FSFM在多个公共数据集上的迁移性能显著优于传统的监督预训练方法和任务特定的SOTA方法。
- 该模型增强了人脸安全任务的泛化能力。
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