仅此端到端人脸识别最新进展，上大&京东AI研究院综述被ACM旗舰期刊接收

上图 6：有用的倒置解决解决方案适于强化上图象识别机动性

上图象也就是说

上图象也就是说利用高度频域神经网络模型从格式化后的上图象上图象当中所含不具备身份推论力的构造，这些构造用作计算转换上图象错综复杂的相像度。我们从网络模型架构，专业训练全权负责，以及实际的识别任务三个各个方面对上图象也就是说分别同步进行概述，作法的实际形态学可参照下请注意 3。

请注意 3：上图象也就是说努力学习作法的类型

下面 7 是上图象也就是说专业训练全权负责作法的演进经历，举例来说了形态学努力学习、构造浸入、混合成作法以及半全权负责努力学习四种解决方案。

上图 7：上图象也就是说专业训练全权负责作法

下面 8 是三种有全权负责上图象请注意示努力学习作法与披露数据库集规模的面世趋势，其当中形态学努力学习是迄今为止当今分析和转用的作法。可以注意到随着专业训练和测试的数据库集规模不断增大，对大规模数据库集同步进行闭集形态学专业训练，可以近似模拟上图象识别的开集场景。这也许是近年来基于形态学的专业训练作法取得广为分析并占据主导地位的原因。

上图 8：三种全权负责上图象请注意示努力学习作法与披露数据库集规模的面世趋势

咨询和总结

最后，深入分析分析了末端到末端上图象识别管理系统各个都由属性现过渡期的情况和更大幅度趋势，同时还有三种属性共有的过关斩将，以及面向整个识别管理系统的视角咨询了现过渡期过关斩将和演进正向，如下请注意 4 下图。

请注意 4：末端到末端高度上图象识别管理系统的主要过关斩将