I detta dokument föreslår vi en ny metod för ansiktsjustering som utbildar djupt konvolutionsnät från grov till fin. Den delar upp givna landmärken i huvuddelmängd och detaljerad delmängd. Vi håller först en stor vikt för huvuddelmängd att göra vårt nätverk främst förutsäga deras platser medan något ta genomtänkt delmängd i beaktande. Därefter minskas vikten av huvudundergruppen gradvis tills två undergrupper har ekvivalenta vikter. Denna process bidrar till att lära sig en bra inledande modell och söka den optimala modellen smidigt för att undvika att ganska bra mellanliggande modeller saknas i efterföljande förfaranden. På den utmanande COFW-datauppsättningen [1] uppnår vår metod 6,33 % medelfel med en minskning på 21,37 % jämfört med det bästa tidigare resultatet [2].
Shao m.fl. REF antar ett djupt nätverk som lär sig djup representation från grov till fin för ansiktsjustering (CFT).
Learning deep representation from coarse to fine for face alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}