Ansiktsdelsmärkning som tolkar semantiska komponenter möjliggör ansiktsbildsanalys på hög nivå och bidrar i hög grad till ansiktsigenkänning, ansiktsigenkänning, animering och syntes. I detta dokument föreslår vi en kostnadslindrande inlärningsmetod som använder en viktad kostnadsfunktion för att förbättra prestandan för vissa klasser under ansiktsdelsmärkning. Eftersom den konventionella kostnadsfunktionen hanterar felet i alla klasser lika, tenderar felet i en klass med en något partisk tidigare sannolikhet att inte spridas. Den viktade kostnadsfunktionen gör det möjligt att justera träningskoefficienten för varje klass. Dessutom kan gränserna för varje klass erkännas efter färre iterationer, vilket kommer att förbättra prestandan. Vid ansiktsdelsmärkning kan igenkänningsprestandan hos ögonklassen förbättras avsevärt med hjälp av kostnadslindrande inlärning.
I REF Yamashita et al. föreslå en viktkostnadsfunktion för att hantera obalanserade prov för tolkning av små regioner.
Cost-alleviative Learning for Deep Convolutional Neural Network-based Facial Part Labeling
{'venue': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'journal': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}