Face Verification On Agedb 30
Métriques
Accuracy
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | Accuracy |
|---|---|
| discface-minimum-discrepancy-learning-for | 0.9835 |
| killing-two-birds-with-one-stone-efficient | 0.9870 |
| ghostfacenets-lightweight-face-recognition | 0.9862 |
| vargnet-variable-group-convolutional-neural | 0.97333 |
| vargfacenet-an-efficient-variable-group | 0.9815 |