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为什么很多做人脸的Paper会最后加入一个Local Connected Conv

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-25

  经过3D对齐以后,形成的图像都是152×152的图像,输入到上述网络结构中,该结构的参数如下:

  前三层的目的在于提取低层次的特征,比如简单的边和纹理。其中Max-pooling层使得卷积的输出对微小的偏移情况更加鲁棒。但没有用太多的Max-pooling层,因为太多的Max-pooling层会使得网络损失图像信息。

  对齐的人脸图片中,不同的区域会有不同的统计特征,卷积的局部稳定性假设并不存在,所以使用相同的卷积核会导致信息的丢失

  使用不共享的卷积核,需要训练的参数量大大增加,因而需要很大的数据量,然而这个条件本文刚好满足。

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