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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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(using a model trained on FRGCv1) |
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In
this experiment we target 14 landmarks on 4007 facial scans from FRGCv2, while
the model is trained on 943 scans from FRGCv1, obtaining an average accuracy
of 3.65 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 1.61 and
1.94 mm) |
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Average performing cases (overall errors ~ 3.65 mm) |
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The 10 cases with highest errors (between 8.27 and
13.51 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