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Examples on FRGC v1 with 2-fold
cross-validation ·
Examples on FRGC v2 with 2-fold
cross-validation ·
Examples on FRGC v2 using a model
trained on FRGC v1 |
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(2-fold cross validation) |
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In
this experiment we target 14 landmarks on 943 facial scans, split into
training and test set by 2-fold cross validation, obtaining an average
accuracy of 3.44 mm (error over all landmarks with respect to manual ground
truth). We provide below a set of examples, separated into 3 categories: ·
The 10 cases with lowest overall
errors ·
Average performing cases (the 20 cases
with overall errors closest to the average accuracy obtained in this
experiment) ·
The 10 cases with highest overall
errors |
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The 10 cases with lowest errors (between 1.63 and
2.06 mm) |
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Average performing cases (overall errors ~ 3.44 mm) |
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The 10 cases with highest errors (between 5.79 and
7.76 mm) |
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Examples
on FRGC v1 with 2-fold cross-validation
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Examples
on FRGC v2 with 2-fold cross-validation
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Examples on FRGC v2 using a model trained
on FRGC v1
