Människor fokuserar uppmärksamheten på olika ansiktsregioner när de erkänner ansiktsattribut. De flesta befintliga klassificeringsmetoder för ansiktsattribut använder hela bilden som indata. Dessutom är vissa av dessa metoder beroende av tillförlitliga landmärken för att ge definierade ansiktsdelar. I detta dokument föreslår vi ett kaskadnätverk som samtidigt lär sig att lokalisera regioner som är specifika för attribut och utför egenskapsklassificering utan anpassning. För det första är ett svagt övervakat regionlokaliseringsnätverk utformat för att automatiskt upptäcka regioner (eller delar) som är specifika för attribut. Därefter konstrueras och kombineras flera delbaserade nätverk och ett helbildsbaserat nätverk separat av regionbytesskiktet och attributrelationsskiktet för slutlig attributklassificering. För att få en effektiv lokaliseringsmodell och en kompakt klassificeringsmodell föreslås vidare en multi-net-inlärningsmetod och en hint-baserad modellkompression. Vårt tillvägagångssätt ger betydligt bättre resultat än de senaste metoderna på ojusterade CelebA-data, vilket minskar klassificeringsfelet med 30,9 %.
I REF föreslog författarna ett kaskadnätverk för att samtidigt lokalisera regioner till olika attribut och utföra attributklassificering.
A Deep Cascade Network for Unaligned Face Attribute Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}