ARKit和其他人脸追踪错误

许多技术负责人都认为--如果他们获得足够的数据来训练他们的模型,质量问题就会自己解决。哇!这真是太神奇了。神奇。这种假设往往是在另外一个(但错误的)假设下进行的。不纯数据的比例可以忽略不计。

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脸颊提升器VS紧睑器

无论你是使用表情模型为学术研究、基于产品的机器学习或角色艺术摆出AU,你都会面临获取提腮器和收盖器的纯正例子的挑战。

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