Landmark lokalisering i bilder och videor är ett klassiskt problem löst på olika sätt. Numera, med djupa nätverk som råder i hela maskininlärning, finns det förnyade intressen att driva ansikts landmärkesdetektorer för att hantera mer utmanande data. I de flesta ansträngningar används nätverksmål baserade på L1- eller L2-normer, som har flera nackdelar. Först och främst, de genererade värmekartor översätt till platser av landmärken (dvs. Konfidenskartor) från vilka prognostiserade platser (dvs. Medlen) bli straffade utan redovisning för spreaden: en highscatter motsvarar lågt förtroende och vice versa. För detta inför vi ett LaplaceKL-mål som straffar för lågt förtroende. En annan fråga är beroendet av märkta uppgifter, som är dyra att få fram och känsliga för fel. För att ta itu med båda frågorna föreslår vi ett kontradiktoriskt utbildningsramverk som utnyttjar omärkta data för att förbättra modellens prestanda. Vår metod hävdar state-of-the-art på alla 300W riktmärken och rankas näst bäst på Annotated Facial Landmarks i Wild (AFLW) dataset. Dessutom är vår modell robust med en reducerad storlek: 1/8 antalet kanaler (dvs. 0.0398 MB) är jämförbar med den senaste tekniken i realtid på CPU. Detta arbete är därför av stort praktiskt värde för den verkliga tillämpningen.
Robinson och Al. Ref utformade en kontradiktorisk utbildningsram för att utnyttja omärkta data.
Laplace Landmark Localization
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}