Vec2Face: 首次！用合成的人脸数据集训练的识别模型性能高于真实数据集

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨Haiyu Wu 编辑丨极市平台 极市导读   此工作提出的Vec2Face模型首次实现了从特征向量生成图片的功能，并且向量之间的关系，如相似度，和向量包含的信息，如ID和人脸属性，在生成的图片上也会得到继承。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 1. 亮点 此工作提出的Vec2Face模型首次实现了从特征向量生成图片的功能，并且向量之间的关系，如相似度，和向量包含的信息，如ID和人脸属性，在生成的图片上也会得到继承。 Vec2Face模型可以用于生成大型人脸识别训练集 (300k个ID和15M张图片)，并且精度有进一步的提升。 用Vec2Face生成的HSFace10k训练的模型，首次在人脸识别的年龄测试集 (CALFW) 上实现了性能超越同尺度的真实数据集 (CASIA-WebFace [1] )。另外，当合成数据集的ID数量大于100k后，训练的人脸识别模型 ………………………………