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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Facial Recognition and Modelling

Face Reconstruction › 3D Face Reconstruction › Facial Recognition and Modelling 1,223 평가 기록 241 datasets

Facial tasks in machine learning operate based on images or video frames (or other datasets) focussed on human faces.

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Norface
Accuracy (8 emotion): 68.69
논문 코드
STAR
NME_inter-ocular (%, Full): 2.87NME_inter-ocular (%, Common): 2.52NME_inter-ocular (%, Challenge): 4.32NME_inter-pupil (%, Full): 4.03
논문 코드
Poly-NL(ResNet-50)
AP: 0.9276
논문 -
ASFD-D6
AP: 0.965
논문 -
SH-FAN
NME (inter-ocular): 3.72AUC@10 (inter-ocular): 63.81FR@10 (inter-ocular): 1.55
논문 -
ResEmoteNet
Overall Accuracy: 94.76
논문 코드
FiFA
NME (inter-ocular): 2.96
논문 -
ASFD-D6
AP: 0.972
논문 -
HeadSharing: SH-KD
TAR @ FAR=1e-4: 95.64%TAR @ FAR=1e-5: 93.73%TAR @ FAR=1e-6: 90.24%training dataset: MS1M V3
논문 코드
FiFA
NME_diag (%, Full): 0.92NME_diag (%, Frontal): 0.80NME_box (%, Full): 1.31AUC_box@0.07 (%, Full): 81.8
논문 -
EfficientFER
Accuracy: 82.47
논문 코드
DeepFaceLab
pose: 1.12SSIM: 0.73perceptual loss: 0.39verification: 0.61
논문 코드

데이터셋

241개
AffectNet300WWIDER Face (Hard)WIDER Face (Medium)WFLWRAF-DBCOFWWIDER Face (Easy)IJB-CAFLW-19FER2013FaceForensics++

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/Faceplugin-ltd/FaceRecognition-Android 3 논문
github.com/FaceOnLive/Face-Recognition-SDK-Android 1 논문
github.com/pterhoer/optimalmatchingconfidence 1 논문
github.com/kim1102/PPL-MFR 1 논문
github.com/Alpkant/Thermal-to-Visible-Face-Recognition-Using-Deep-Autoencoders 1 논문
github.com/martlgap/octuplet-loss 1 논문

하위 태스크

FA Face Alignment 26 데이터셋 · 213 rows FE Facial Expression Recognition (FER) 29 데이터셋 · 171 rows FR Face Recognition 48 데이터셋 · 157 rows FD Face Detection 17 데이터셋 · 144 rows FV Face Verification 23 데이터셋 · 133 rows AE Age Estimation 17 데이터셋 · 111 rows FL Facial Landmark Detection 20 데이터셋 · 88 rows FA Face Anti-Spoofing 8 데이터셋 · 31 rows FI Face Identification 5 데이터셋 · 29 rows AA Age And Gender Classification 3 데이터셋 · 27 rows FG Face Generation 12 데이터셋 · 24 rows FS Face Swapping 4 데이터셋 · 23 rows