Acredito que há o que aprender com esse trabalho. Essa noção de hierarquia lembra as subnets do #43. A noção de componentes faciais provavelmente inspirou o #51. E se tivéssemos subnets para cada componente facial, @tfvieira?
De Survey on the Analysis and Modeling of Visual Kinship: A Decade in the Making (2021)
São resultados melhores que #51 no KinFace. Melhor que a FaCoRNet (#50) no UB Kinship Dataset. Lembrando que ambos são os atuais SOTAs no FIW (ao menos nos quatro principais tipos de parentesco). Ao meu ver, e ao contrário do que os autores do KFC disseram, o SOTA de fato é a FaCoRNet (ver https://github.com/vitalwarley/research/issues/51#issuecomment-1946939366).
Qual a relação entre hierarchical representation learning e knowledge-based tensor subspace analysis? Esse segundo conceito vem desse artigo, que o sr @tfvieira me apresentou há uns anos.
Acredito que há o que aprender com esse trabalho. Essa noção de hierarquia lembra as subnets do #43. A noção de componentes faciais provavelmente inspirou o #51. E se tivéssemos subnets para cada componente facial, @tfvieira?
De Survey on the Analysis and Modeling of Visual Kinship: A Decade in the Making (2021)
São resultados melhores que #51 no KinFace. Melhor que a FaCoRNet (#50) no UB Kinship Dataset. Lembrando que ambos são os atuais SOTAs no FIW (ao menos nos quatro principais tipos de parentesco). Ao meu ver, e ao contrário do que os autores do KFC disseram, o SOTA de fato é a FaCoRNet (ver https://github.com/vitalwarley/research/issues/51#issuecomment-1946939366).