Nya framsteg i ansiktet landmärke upptäckt uppnå framgång genom att lära sig diskriminerande egenskaper från rik deformation av ansikte former och poser. Förutom variansen av ansikten själva, den inneboende variansen av bildstilar, t.ex., gråskala vs. färgbilder, ljus vs. mörk, intensiv vs. tråkig, och så vidare, har ständigt förbisetts. Denna fråga blir oundviklig som ökande webbbilder samlas in från olika källor för utbildning neurala nätverk. I detta arbete föreslår vi en stil-aggregerad strategi för att hantera den stora inneboende variansen av bildstilar för ansikts landmärke upptäckt. Vår metod omvandlar originalansiktsbilder till stil-aggregerade bilder genom en generativ adversarial modul. Det föreslagna systemet använder den stilaggregerade bilden för att behålla ansiktsbilder som är mer robusta för miljöförändringar. Sedan de ursprungliga ansiktsbilder som medföljer med stil-aggregerade de spelar en duett för att träna en landmärkesdetektor som kompletterar varandra. På detta sätt, för varje ansikte, tar vår metod två bilder som indata, d.v.s. en i sin ursprungliga stil och den andra i aggregerad stil. I experiment, Vi observerar att den stora variansen av bildstilar skulle degenerera prestandan av ansikts landmärken detektorer. Dessutom visar vi robustheten i vår metod till den stora variansen av bildstilar genom att jämföra med en variant av vårt tillvägagångssätt, där den generativa kontradiktoriska modulen tas bort, och inga stil-aggregerade bilder används. Vårt tillvägagångssätt har visat sig fungera bra jämfört med toppmoderna algoritmer på referensdatauppsättningar AFLW och 300-W. Kod är allmänt tillgänglig på GitHub: https://github.com/D-X-Y/SAN
Dong m.fl. (2018) antog ett generativt kontradiktoriskt nätverk för att omvandla ansiktsbilder till styleaggregerade, som sedan används tillsammans för att träna en ansikts landmärkesdetektor REF.
Style Aggregated Network for Facial Landmark Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}