Vi presenterar en skalbar svagt övervakad kluster för att lära ansiktsaction enheter (AU) från stora, fritt tillgängliga webbbilder. Till skillnad från de flesta befintliga metoder (t.ex. CNN) som förlitar sig på fullt kommenterade data utnyttjar vår metod webbbilder med felaktiga kommentarer. Speciellt härleder vi en svagt övervakad spektralalalgoritm som lär sig ett inbäddat utrymme för att par bildutseende och semantik. Algoritmen har effektiv lutning uppdatering, och skalar upp till stora mängder bilder med en stokastisk förlängning. Med den lärda inbäddningen utrymme, antar vi rank-order kluster för att identifiera grupper av visuellt och semantiskt liknande bilder, och re-annotera dessa grupper för utbildning AU klassificerare. Utvärdering på 1 kvarn EmotioNet dataset visar effektiviteten i vår strategi: (1) våra lärda annoteringar når i genomsnitt 91,3% överenskommelse med mänskliga annoteringar på 7 vanliga AU, (2) klassificerare utbildade med re-annoterade bilder presterar jämförbart med, ibland ännu bättre än, dess övervakade CNN-baserade motsvarighet, och (3) vår metod erbjuder intuitiv outlier / buller beskärning i stället för att tvinga en kommentar till varje bild. Koden finns tillgänglig.
Zhao m.fl. REF föreslog en Weakly Supervised Clustering (WSC) teknik för att lära sig en inbäddning utrymme, som används för att identifiera visuellt och semantiskt liknande prover och re-annotera dessa prover med rangordning kluster.
Learning Facial Action Units from Web Images with Scalable Weakly Supervised Clustering
{'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', 'Medicine']}