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Deep and Ordinal Ensemble Learning for Human Age Estimation From Facial Images

机译:基于面部图像的年龄估计的深度和顺序合奏学习

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摘要

Some recent work treats age estimation as an ordinal ranking task and decomposes it into multiple binary classifications. However, a theoretical defect lies in this type of methods: the ignorance of possible contradictions in individual ranking results. In this paper, we partially embrace the decomposition idea and propose the Deep and Ordinal Ensemble Learning with Two Groups Classification (DOEL
机译:最近的一些工作将年龄估计视为序数排序任务,并将其分解为多个二进制分类。但是,这种方法存在理论上的缺陷:对单个排名结果可能存在矛盾的无知。在本文中,我们部分地接受了分解思想,并提出了具有两类分类的深度和有序集合学习(DOEL

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