Ansiktet landmärke upptäckt syftar till att lokalisera anatomiskt definierade punkter av mänskliga ansikten. I den här artikeln studerar vi ansiktsfyndighet från delvis märkta ansiktsbilder. Ett typiskt tillvägagångssätt är att (1) utbilda en detektor på de märkta bilderna; (2) generera nya träningsprover med hjälp av denna detektors förutsägelse som pseudoetiketter för omärkta bilder; (3) omskola detektorn på de märkta proven och partiella pseudomärkta prov. På så sätt kan detektorn lära sig av både märkta och omärkta data för att bli robust. I detta dokument föreslår vi en interaktionsmekanism mellan en lärare och två studenter för att generera mer tillförlitliga pseudoetiketter för omärkta data, som är till nytta för halvövervakade ansiktsfyndigheter. Specifikt är de två eleverna ögonblickliga som dubbla detektorer. Läraren lär sig att bedöma kvaliteten på de pseudoetiketter som genereras av studenterna och filtrera bort okvalificerade prov före omskolningsfasen. På så sätt får studentdetektorerna feedback från sin lärare och omskolas av premiumdata som genereras av sig själv. Eftersom de två studenterna utbildas av olika prover, kommer en kombination av deras förutsägelser att vara mer robust som den slutliga förutsägelsen jämfört med endera förutsägelsen. Omfattande experiment på 300-W och AFLW-riktmärken visar att interaktionen mellan lärare och studenter bidrar till bättre utnyttjande av omärkta data och uppnår toppmodern prestanda.
Dong och Yang REF tillämpade en interaktionsmekanism mellan en lärare och studenter på en självutbildningsram, där läraren lär sig att uppskatta kvaliteten på de pseudo-märkningar som genereras av studenter.
Teacher Supervises Students How to Learn From Partially Labeled Images for Facial Landmark Detection
{'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']}