本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦：由于同一人，同一人只檢測(cè)一個(gè)人臉即可。由于同一人，模型預(yù)測(cè)結(jié)果不一樣，所以在多人臉檢測(cè)中都保存了所有人臉的數(shù)據(jù)，并將多個(gè)人臉進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。這個(gè)方法也可以被用來(lái)區(qū)分，只檢測(cè)到同一人臉即可。本文的數(shù)據(jù)集不支持訓(xùn)練多個(gè)人臉，而是可以對(duì)每個(gè)人臉進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，并對(duì)它進(jìn)行比對(duì)?；谌四槞z測(cè)的實(shí)驗(yàn)在三個(gè)人臉檢測(cè)比賽中，都使用了更多人臉檢測(cè)圖像的模型來(lái)訓(xùn)練模型，直到發(fā)現(xiàn)到人臉未定義的數(shù)據(jù)，才會(huì)降低人臉丟失的風(fēng)險(xiǎn)和時(shí)間成本。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
