
합성 데이터를 활용하여 프라이버시 친화적인 얼굴 인식 모델을 개발하고 실제 데이터와의 성능 격차를 줄이는 것이 이 경진대회의 핵심 목표이다.


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합성 데이터를 활용한 얼굴 인식 모델 개발 경진대회 요약



합성 얼굴 데이터와 실제 얼굴 데이터를 적절히 조합하여 사용하면 얼굴 인식 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.



합성 얼굴 데이터를 활용하여 얼굴 인식 모델의 성능 향상



별도의 손실 함수를 활용하여 얼굴 인식 정확도와 위조 방지 성능을 향상시킴



얼굴 인식 기술 향상을 위한 별도의 손실 함수 활용



RGB-D 얼굴 인식을 위한 가상 깊이 데이터 생성과 자신감 가중치 적응의 효과적인 방법 소개



가상 깊이 합성을 통한 RGB-D 얼굴 인식의 자신감 인식



작은 데이터와 낮은 비트 정밀도로 효율적인 얼굴 인식 모델을 훈련하는 방법



Ef-QuantFace: Efficient Face Recognition with Small Data and Low-Bit Precision
