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3D-Aided Dual-Agent GANs for Unconstrained Face Recognition

机译:用于无约束人脸识别的3D辅助双Agent GAN

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摘要

Synthesizing realistic profile faces is beneficial for more efficiently training deep pose-invariant models for large-scale unconstrained face recognition, by augmenting the number of samples with extreme poses and avoiding costly annotation work. However
机译:合成逼真的轮廓脸部有助于通过增加具有极端姿势的样本数量并避免昂贵的注释工作来更有效地训练深度姿势不变模型以进行大规模的无约束面孔识别。然而

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