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통찰 - 얼굴 표정 인식
다양한 해상도의 얼굴 표정 인식을 위한 동적 해상도 가이드
본 연구는 해상도가 다양한 이미지에서도 얼굴 표정 인식 모델의 성능을 유지할 수 있는 실용적인 방법인 동적 해상도 가이드(DRGFER) 프레임워크를 제안한다.
다양한 각도의 얼굴 표정 인식을 위한 경량 주의 집중 기반 딥 네트워크
제안된 LANMSFF 모델은 경량 완전 합성곱 신경망 구조와 두 개의 새로운 모듈인 MassAtt와 PWFS를 활용하여 높은 계산 복잡성과 다양한 각도의 얼굴 자세 문제를 해결한다.
다양한 각도의 얼굴 표정 인식을 위한 경량 주의 집중 기반 딥 네트워크
제안된 LANMSFF 모델은 경량 완전 합성곱 신경망 구조와 두 가지 새로운 모듈인 MassAtt와 PWFS를 통해 계산 복잡성을 낮추고 다양한 각도의 얼굴 표정 인식 성능을 향상시킨다.
다양한 각도의 얼굴 표정 인식을 위한 경량 주의 집중 기반 딥 네트워크
제안된 LANMSFF 모델은 경량 완전 합성곱 신경망 구조와 두 개의 새로운 모듈인 MassAtt와 PWFS를 활용하여 높은 계산 복잡성과 다양한 각도의 얼굴 자세 문제를 해결한다.
다양한 각도의 얼굴 표정 인식을 위한 경량 주의 집중 기반 딥 네트워크
제안된 LANMSFF 모델은 경량 완전 합성곱 신경망 구조와 두 개의 새로운 모듈인 MassAtt와 PWFS를 활용하여 높은 계산 복잡성과 다양한 각도의 얼굴 자세 문제를 해결한다.
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