《表1 不同量化位宽下的人脸数据集识别结果精度》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
针对实验的第一部分，考虑不同量化位宽对精度、召回率和m AP的影响，针对人脸数据集进行验证，结果如表1所示。
| 图表编号 | XD00222683900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.10.10 |
| 作者 | 雷小康、尹志刚、赵瑞莲 |
| 绘制单位 | 北京化工大学信息科学与技术学院、中国科学院自动化研究所、中国科学院自动化研究所、北京化工大学信息科学与技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 Multi-PIE人脸数据集在Setting-1下的人脸Rank-1识别率》2021.01.01
- 《表3 不同的人脸属性识别方法在不同数据集上的属性识别精度》2020.11.16
- 《表2 ClassRecognition测试集人脸识别实验结果》2020.11.01
- 《表3 不同方法在Pavia University数据集下的分类精度》2020.10.25
- 《表4 不同方法在Indian Pines数据集下的分类精度》2020.10.25
- 《表1 不同S的识别精度：基于Markov网络和多信息融合的民航人脸识别》2020.06.28
- 《表1 不同网络模型在各数据集上人脸识别准确率》2020.09.20
- 《表3 人脸数据集表：基于轻量级网络的实时人脸识别算法研究》2020.02.01
- 《表1 不同特征权重参数下的人脸识别率比较》2020.02.01
- 《表1 公开活体数据集：人脸识别活体检测综述》2020.02.25
- 《表2 ORL以及Yale数据集上的人脸识别率》2020.02.01
- 《表1 AR数据库上无遮挡条件下的人脸识别结果》2019.11.20
- 《表7 手写数字识别数据集分类精度比较结果》2019.11.15
- 《表2 不同算法在视频人脸数据集的测试结果比较》2019.11.05
- 《表6 Pavia University数据数据集各类地物在不同算法下的分类精度（分类精度±标准差）(%)》2019.10.25
- 《表3 不同方法在AR人脸库4个数据集的识别率》2019.08.10
- 《表1 数据集描述：基于NPE改进算法的人脸识别》2019.02.15
- 《表1 不同迭代次数n下的人脸识别率》2019.03.15
- 《表2 不同位宽下RGBX表示的编解码参数及相关特性》2019.11.01
- 《表2 不同位宽下RGBX表示的编解码参数及相关特性》2019.11.01