Konvolutionella neurala nätverk (ConvNets) har framgångsrikt bidragit till att förbättra noggrannheten av regressionsbaserade metoder för datorseende uppgifter såsom mänsklig pose uppskattning, landmärke lokalisering, och objektdetektering. Nätverksoptimering har vanligtvis utförts med L2 förlust och utan att beakta inverkan av avvikelser på utbildningsprocessen, där en avvikande i detta sammanhang definieras av en provuppskattning som ligger på ett onormalt avstånd från de andra träningsprovuppskattningarna i det objektiva utrymmet. I detta arbete föreslår vi en regressionsmodell med ConvNets som uppnår robusthet till sådana avvikelser genom att minimera Tukeys biviktsfunktion, en M-skattare robust till outliers, som förlustfunktion för ConvNet. Förutom den robusta förlusten introducerar vi en grov-till-fine modell, som bearbetar indatabilder av gradvis högre upplösning för att förbättra noggrannheten i de regresserade värdena. I våra experiment visar vi snabbare konvergens och bättre generalisering av vår robusta förlustfunktion för de uppgifter som människan utgör uppskattning och åldersuppskattning från ansiktsbilder. Vi visar också att kombinationen av den robusta förlustfunktionen med den grova-till-fina modellen ger jämförbara eller bättre resultat än nuvarande state-of-the-art metoder i fyra allmänt tillgängliga human pose skattningsdata.
Tillfredsställande prestanda har också erhållits genom att använda Tukey biweight funktion i mänsklig pose uppskattning REF.
Robust Optimization for Deep Regression
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}