GCN-Based Linkage Prediction for Face Clustering on Imbalanced Datasets:...
A Survey of Image Clustering: Taxonomy and Recent Methods 摘要——圖像聚類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)...
摘要 圖聚類(lèi),它以無(wú)監(jiān)督的方式給定節(jié)點(diǎn)特征和邊連接的集合對(duì)圖的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi),長(zhǎng)期以來(lái)一直在圖學(xué)習(xí)中進(jìn)行研究,并且在某些應(yīng)用中是必不可少的。雖然這...
我們研究了利用人臉圖像中的不確定性來(lái)提高人臉聚類(lèi)質(zhì)量的方法。我們觀察到,在對(duì)隱含建模不確定性的概率面部表示進(jìn)行聚類(lèi)時(shí),流行的聚類(lèi)算法不會(huì)產(chǎn)生更好...
自適應(yīng)人員重新識(shí)別(adaptive ReID)旨在將學(xué)習(xí)到的知識(shí)從標(biāo)記的源域轉(zhuǎn)移到未標(biāo)記的目標(biāo)域。交替生成偽標(biāo)簽和優(yōu)化訓(xùn)練模型的基于偽標(biāo)簽的方...
摘要 人臉聚類(lèi)最近吸引了越來(lái)越多的研究興趣,以利用網(wǎng)絡(luò)上的大量人臉圖像。圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN)由于其強(qiáng)大的表示能力而實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能。然而,現(xiàn)有...
transformer是一種主要基于自注意力機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最初應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。受到transformer強(qiáng)大的表示能力的啟發(fā),研究...
近年來(lái),人臉識(shí)別技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,其性能達(dá)到了很高的水平。將其提升到一個(gè)新的水平需要相當(dāng)大的數(shù)據(jù),這將涉及極高的注釋成本。因此,利用未標(biāo)記的...
摘要 人臉聚類(lèi)在利用大量未標(biāo)記的人臉數(shù)據(jù)中起著至關(guān)重要的作用。最近,基于圖的人臉聚類(lèi)方法因其令人滿(mǎn)意的性能而越來(lái)越受歡迎。然而,它們通常會(huì)遭受過(guò)...