Att förutsäga ansiktsattribut i det vilda är utmanande på grund av komplexa ansiktsvariationer. Vi föreslår en ny ram för djupinlärning för attributförutsägelse i vilt tillstånd. Det kaskader två CNNs, LNet och ANet, som finjusteras tillsammans med attributtaggar, men förskolas olika. LNet är förträngd av massiva allmänna objekt kategorier för ansikte lokalisering, medan ANet är förträngd av massiva ansiktsidentiteter för attribut förutsägelse. Denna ram överträffar inte bara den senaste tekniken med stor marginal, utan avslöjar också värdefulla fakta om hur man lär sig att representera ansikte och ansikte. (1) Det visar hur resultaten av face localization (LNet) och attribut förutsägelse (ANet) kan förbättras genom olika förutbildningsstrategier. (2) Det visar att även om filtren i LNet finjusteras endast med taggar bildnivå attribut, deras svar kartor över hela bilder har stark indikation på ansikten platser. Detta faktum möjliggör utbildning LNet för ansikte lokalisering med endast bild-nivå annoteringar, men utan ansikte avgränsande rutor eller landmärken, som krävs av alla attribut erkännande verk. (3) Det visar också att ANets dolda neuroner på hög nivå automatiskt upptäcker semantiska begrepp efter förträning med massiva ansiktsidentiteter, och sådana begrepp är avsevärt berikade efter finjustering med attributtaggar. Varje egenskap kan förklaras väl med en gles linjär kombination av dessa begrepp.
I REF är två CNN-strukturer kaskader och finjusterade tillsammans med attributtaggar för att förutsäga ansiktsattribut.
Deep Learning Face Attributes in the Wild
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}