Vi föreslår en ny kaskadram, kallad djupdeformationsnätverk (DDN), för lokalisering av landmärken i icke-rigida objekt. Kännetecken för DDN är dess införlivande av geometriska begränsningar inom en konvolutional neurala nätverk (CNN) ram, lätthet och effektivitet av utbildning, samt allmän tillämpning. Ett nytt form basnätverk (SBN) utgör det första steget i kaskaden, varigenom landmärken initieras genom att kombinera fördelarna med CNN-funktioner och en inlärd form bas för att minska komplexiteten i den mycket icke-linjära pose mångfald. I det andra steget, en punkt transformator nätverk (PTN) uppskattar lokala deformationer parameteriserade som tunn platta spline omvandlingar för en finare förfining. Vårt ramverk innehåller varken handgjorda funktioner eller delvis anslutning, vilket möjliggör en end-to-end form förutsägelse pipeline under både utbildning och testning. I motsats till tidigare kaskadnät för landmärkeslokalisering som lär sig en kartläggning från funktionsutrymme till landmärken visar vi att den regularisering som induceras genom geometriska förehavanden i DDN gör det lättare att träna, men ändå ger överlägsna resultat. Arkitekturens effektivitet och allmängiltighet demonstreras genom toppmoderna prestationer på flera riktmärken för flera uppgifter såsom ansiktsmarkeringslokalisering, människokroppsuppskattning och fågeldelslokalisering.
För ett annat exempel, Yu et al. föreslå att injicera lokala deformationer till de uppskattade ansiktsmarkeringarna i det första nätverket med hjälp av tunnplatta spline omvandlingar REF.
Deep Deformation Network for Object Landmark Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}