1)提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题,并且易于生成潜码,与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
2)提出的few-shot显著性掩模生成器第一次可以用少量标记数据合成无限精确的图像显著性掩模。
3)提出的质量感知判别器可以从嘈杂的合成数据池中选择高质量的合成图像掩模对,提高合成数据的质量。
随着最近深度神经网络的成功,人脸识别取得了显著进展。但收集用于人脸识别的大规模真实世界训练数据具有挑战性,尤其是由于标签噪声和隐私问题。同时,现有的人脸识别数据集通常是从网络图像中收集的,缺乏对属性(例如姿势和表情)的详细注释,因此对不同属性对人脸识别的影响研究很少。
本文使用合成人脸图像(即 SynFace)解决人脸识别中的上述问题。具体来说,探讨使用合成和真实人脸图像训练的最先进的人脸识别模型之间的性能差距。然后,分析性能差距背后的根本原因,例如,较差的类内变化以及合成和真实人脸图像之间的域差距。受此启发,设计了具有身份混合 (IM) 和域混合 (DM) 的 SynFace,以缩小上述性能差距,展示了合成数据在人脸识别方面的巨大潜力。
此外,通过可控的人脸合成模型,可以轻松管理合成人脸的不同因素,包括姿势、表情、光照、身份数量和每个身份的样本。因此,还对合成人脸图像进行了系统的实证分析,以提供一些关于如何有效利用合成数据进行人脸识别的见解。
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