Ansiktstolkning är ett viktigt problem i datorseende som hittar många program inklusive igenkänning och redigering. Nyligen har djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) applicerats på bildtolkning och segmentering med state-of-the-art prestanda. I detta dokument, föreslår vi en ansikte tolkning algoritm som kombinerar hierarkiska representationer lärt av en CNN, och korrekt märkning förökningar som uppnås genom en rumsligt variant återkommande neurala nätverk (RNN). Den RNN-baserade spridningsmetoden möjliggör effektiv inferens över ett globalt utrymme med vägledning av semantiska kanter som genereras av en lokal konvolutionsmodell. Eftersom den konvolutionella arkitekturen kan vara ytlig och den rumsliga RNN kan ha få parametrar är ramen mycket snabbare och mer lättviktad än de toppmoderna CNN:erna för samma uppgift. Vi tillämpar den föreslagna modellen på grovkornig och finkornig ansiktstolkning. För finkornig ansiktstolkning utvecklar vi en tvåstegsstrategi genom att först identifiera de viktigaste regionerna och sedan segmentera detaljkomponenterna, som uppnår bättre prestanda när det gäller noggrannhet och effektivitet. Med en enda GPU, den föreslagna algoritmen tolkar ansikte bilder exakt på 300 ramar per sekund, vilket underlättar realtidsapplikationer.
Liu m.fl. REF uppnår toppmodern noggrannhet med mycket snabb körhastighet genom att kombinera ett grunt CNN och en rumslig variant av RNN i två på varandra följande steg.
Face Parsing via Recurrent Propagation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}