文件名称：CDCN:*差分卷积网络
文件大小：153KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-12 19:55:59
Python
疾病预防控制中心 主要代码 基于中心差分卷积（CDC）和对比深度损失（CDL） ，我们实现了 第一名在ChaLearn多模式遭遇反欺骗攻击检测挑战@ CVPR2020 第二名ChaLearn单模态（RGB）遭遇反欺骗攻击检测挑战@ CVPR2020 它仅用于研究目的，不允许用于商业用途。 引文 如果您使用CDCN或CDL，请引用以下五篇论文： @inproceedings {yu2020nasfas， title = {NAS-FAS：用于人脸反欺骗的静态动态*差分网络搜索}， 作者= {Yu，Zitong and Wan，Jun and Qin，Yunxiao and Li，Xiaobai and Li，Stan Z. and Zhao，Guoying}， booktitle = {TPAMI}， 年= {2020} } @inproceedings {yu2020searc
【文件预览】：
CDCN-master
----CDC.png(94KB)
----FAS_challenge_CVPRW2020()
--------Readme.txt(2KB)
--------Track2 Single-modal()
--------Track1 Multi-modal()
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----CVPR2020_paper_codes()
--------train_CDCN.py(17KB)
--------Load_OULUNPU_valtest.py(6KB)
--------models()
--------utils.py(13KB)
--------Load_OULUNPU_train.py(10KB)