基于多粒度表示学习的基于草图的动态人脸图像检索

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过多粒度表示学习方法（MGRL），该研究提出一种解决半身轮廓图检索（SLFIR）问题的框架，从而在早期获取方面超过了现有基线模型。

本论文研究了细粒度手绘图像检索模型中的数据稀缺问题，并提出了一种半监督框架，利用未标记的照片提升模型表现。实验证明，该模型性能显著提升。

半监督框架 性能提升 数据稀缺问题 未标记的照片 细粒度手绘图像检索模型
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