where ri denotes the relative rate of change of the ith feature elemen的简体中文翻译

where ri denotes the relative rate

where ri denotes the relative rate of change of the ith feature element value of the top conv layer. We randomly se- lect N images from the CASIA-WebFace [40] and add oc- clusions on the faces, then calculate the ris for every face pair. The metric MED to approximately represents the al- tered degree of the ith feature element under occlusions is obtained by calculating the median value of these ris. If the MED of a feature element is high when an area of the input face is occluded, then it will likely bring unreasonable noise into the final feature.In Figure 3 we show the MED values of feature elementsin 8 channels of the top conv feature maps under three types of occlusions. Obviously, the feature values are altered in a different way for different channels, elements of some channels change very little while elements of some chan- nels change drastically in the same spatial locations. This is interesting because in view of the receptive field, the same spatial location of different conv channels gather informa- tion from the same region of the input image, but they ac- tually react quite differently to occlusions. Therefore, webelieve the output dimension of Mθ should be the same as the top conv feature maps, which is C × W × H.
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其中ri表示顶层conv层的第i个特征元素值的相对变化率。我们从CASIA-WebFace [40]中随机选择N张图像,并在面部上添加遮挡,然后计算每个面部对的风险。通过计算这些ris的中值可以获得度量MED近似表示第i个特征元素在遮挡下的变化程度。如果在输入面的区域被遮挡时,特征元素的MED高,则可能会给最终特征带来不合理的噪声。<br>在图3中,我们显示了三种类型的遮挡下,顶部平移特征图的8个通道中的特征元素的MED值。显然,对于不同的通道,特征值以不同的方式更改,某些通道的元素几乎没有变化,而某些通道的元素在相同的空间位置上却急剧变化。这很有趣,因为考虑到接收域,不同转换通道的相同空间位置从输入图像的相同区域收集信息,但是它们对遮挡的反应实际上完全不同。因此,我们<br>认为Mθ的输出尺寸应与顶部conv特征图相同,即C×W×H。
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其中ri表示顶部conv层的第1个功能元素值的相对变化速率。我们随机从 CASIA-WebFace [40] 中选取 N 图像,并在面部添加 oc - cluss,然后计算每个面部对的 ris。通过计算这些 ris 的中值,可以大致表示闭塞下的第 1 个特征元素的 al-ted 程度。如果当输入面的一个区域被遮挡时,功能元素的 MED 很高,则它可能会给最终功能带来不合理的噪音。<br>在图 3 中,我们将在三种类型的遮挡下显示顶部conv特征地图的 8 个通道中的功能元素的 MED 值。显然,不同频道的功能值以不同的方式改变,某些频道的元素变化甚微,而某些通道的元素在同一空间位置发生巨大变化。这很有趣,因为从接受场来看,不同对流通道的同一空间位置从输入图像的同一区域收集信息,但它们对闭塞的反应却大相径庭。因此,我们<br>相信Mθ的输出尺寸应该与顶部conv功能图相同,即C×W×H。
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其中ri表示顶转换层的第i个特征元素值的相对变化率。我们从CASIA WebFace[40]中随机选择N幅图像,并在这些人脸上添加注释,然后计算每个人脸对的ris。通过计算第i个特征元素在遮挡情况下的平均值,得到近似表示第i个特征元素遮挡程度的度量MED-to。如果一个特征元素的MED很高,当输入面的某个区域被遮挡时,那么很可能会给最终的特征带来不合理的噪声。<br>在图3中,我们显示了在三种类型的遮挡下,顶部conv特征图的8个通道中特征元素的MED值。很明显,不同通道的特征值会有不同的变化,有些通道的元素变化很小,而有些通道的元素在相同的空间位置变化很大。这很有趣,因为从接受域的角度来看,不同转换通道的相同空间位置从输入图像的相同区域收集信息,但它们对遮挡的反应却完全不同。因此,我们<br>相信Mθ的输出维数应该与top conv特征图相同,即C×W×H。<br>
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