DeCaFA: Deep Convolutional Cascade for Face Alignment In The Wild - Sorbonne Université Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

DeCaFA: Deep Convolutional Cascade for Face Alignment In The Wild

Arnaud Dapogny
  • Fonction : Auteur
Datakalab
Machine Learning and Information Access
Bailly Kevin
Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique
Matthieu Cord
Machine Learning and Information Access

Domaines

Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV] Intelligence artificielle [cs.AI]

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https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-02450430

Soumis le : mercredi 22 janvier 2020-23:56:59

Dernière modification le : vendredi 29 mars 2024-16:49:59

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02450430 , version 1 (22-01-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02450430 , version 1

Citer

Arnaud Dapogny, Bailly Kevin, Matthieu Cord. DeCaFA: Deep Convolutional Cascade for Face Alignment In The Wild. The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Oct 2019, Seoul, South Korea. ⟨hal-02450430⟩

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