The f˜(xi) is the top conv feature of an occluded face after masking, 的简体中文翻译

The f˜(xi) is the top conv feature

The f˜(xi) is the top conv feature of an occluded face after masking, F is the fc layer(s) of the trunk CNN model next to the top conv layer, and it could also be the average pooling layer in models like [13].The differential signal and pairwise loss fdiff. The results shown in Figure 3 inspired us that the differential signal between the top conv activation values of an occluded face and its corresponding clean one could be a good indica- tor of which feature elements are potential corrupted ones. To put it another way, the differential input signal acts as a role of attention mechanism which encourages the mask generator to focus on those feature elements that have devi- ated from its true values owing to partial occlusion. There- fore we feed our mask generator module with the absolute difference between features of an occlusion-free face and its occluded counterpart.
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f〜(xi)是遮罩后被遮挡脸部的顶部平移特征,F是躯干CNN模型的fc层(紧接顶部conv层之后),它也可以是模型等模型中的平均合并层[13]。<br>差分信号和成对损耗fdiff。图3所示的结果启发了我们,被遮挡的面部的顶部平移激活值与其对应的清洁面部之间的差分信号可能是特征元素为潜在损坏元素的良好指示。换句话说,差分输入信号起着注意机制的作用,它促使掩模发生器集中于那些由于部分遮挡而偏离其真实值的特征元素。因此,我们为遮罩生成器模块提供了无遮挡脸部与被遮挡的对应脸部之间的绝对差值。
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f [(xi) 是遮蔽后被遮挡的脸的顶部抽搐特征,F 是顶部抽搐层旁边的主干 CNN 模型的 fc 层,它也可以是 [13] 等模型中的平均聚合层。<br>差分信号和双对损失fdiff。图 3 中显示的结果启发了我们,被遮挡的脸的顶部conv激活值与其相应的清洁值之间的差分信号可能是一个很好的稻谷-其中功能元素是潜在的损坏的。换句话说,差分输入信号的作用是注意机制,它鼓励面罩发生器关注那些因部分遮挡而偏离其真实值的特征元素。因此,我们为我们的面膜生成器模块提供绝对差异,即无遮挡面的特征与其被遮挡的对应物之间的绝对差异。
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F~(席)是掩蔽后掩蔽人脸的顶部COV特征,F是主干美国有线电视新闻网模型的上一个CONV层旁边的FC层,并且它也可以是像[13 ]模型中的平均池层。<br>差分信号与成对损耗fdiff。图3所示的结果启发我们,闭塞面的顶部conv激活值与其对应的干净面之间的差异信号可以很好地指示哪些特征元素是潜在的损坏元素。换言之,差分输入信号充当注意机制的角色,该机制鼓励掩码生成器将注意力集中在那些由于部分遮挡而偏离其真实值的特征元素上。因此,我们将无遮挡人脸的特征和被遮挡人脸的特征之间的绝对差异提供给掩模生成器模块。<br>
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