CCFace: 低分辨率人脸识别的分类一致性
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过提出一种新的分类一致性知识蒸馏方法,将高分辨率模型的学习分类器转移到低分辨率网络,从而找到低分辨率实例的有区别的表征,并借助自适应角度惩罚降低过拟合,改善模型收敛问题以及使用半监督表示学习方法来提高低分辨率实例的可区分性,并防止其形成一个簇,该方法在低分辨率基准测试上表现优于现有方法,同时保持了高分辨率基准测试的性能。
本文提出了一种无监督深度特征传递算法,用于低分辨率图像分类。该算法通过特征转移网络将高分辨率和低分辨率图像的特征进行知识转移,并使用传递的低分辨率特征学习SVM分类器。实验证明该方法在VOC2007测试集上比基线方法有显著性能改善。