PrefAce: face-centric pretraining with self-structure aware distillation
Video-based facial analysis is important for autonomous agents to understand human expressions and sentiments. However, limited labeled data is available to learn effective facial representations. This paper proposes a novel self-supervised face-centric pretraining framework, called PrefAce, which l...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Hu, Siyuan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Ong Yew Soon |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/175280 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Human-centric AI security
بواسطة: Ling, Shahrul Al-Nizam
منشور في: (2020) -
Modelling self-awareness in social robot
بواسطة: Zhang, Jiaheng
منشور في: (2020) -
Improving neural machine translation: data centric approaches
بواسطة: Nguyen, Xuan Phi
منشور في: (2023) -
Distillation and self-training in lane detection
بواسطة: Ngo, Jia Wei
منشور في: (2020) -
Towards interpretable & robust face recognition
بواسطة: Pattra, Surya Paryanta
منشور في: (2022)