論文の概要: Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07733v2
• Date: Wed, 25 Mar 2020 04:50:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 21:30:24.695395
• Title: Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains
• Title（参考訳）: 未知領域におけるメタ顔認識の学習
• Authors: Jianzhu Guo, Xiangyu Zhu, Chenxu Zhao, Dong Cao, Zhen Lei and Stan Z. Li
• Abstract要約: メタ顔認識(MFR)というメタラーニングを用いた新しい顔認識手法を提案する。 MFRは、メタ最適化目標を用いてソース/ターゲットドメインシフトを合成する。 一般化顔認識評価のためのベンチマークを2つ提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.69681594452125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition systems are usually faced with unseen domains in real-world applications and show unsatisfactory performance due to their poor generalization. For example, a well-trained model on webface data cannot deal with the ID vs. Spot task in surveillance scenario. In this paper, we aim to learn a generalized model that can directly handle new unseen domains without any model updating. To this end, we propose a novel face recognition method via meta-learning named Meta Face Recognition (MFR). MFR synthesizes the source/target domain shift with a meta-optimization objective, which requires the model to learn effective representations not only on synthesized source domains but also on synthesized target domains. Specifically, we build domain-shift batches through a domain-level sampling strategy and get back-propagated gradients/meta-gradients on synthesized source/target domains by optimizing multi-domain distributions. The gradients and meta-gradients are further combined to update the model to improve generalization. Besides, we propose two benchmarks for generalized face recognition evaluation. Experiments on our benchmarks validate the generalization of our method compared to several baselines and other state-of-the-arts. The proposed benchmarks will be available at https://github.com/cleardusk/MFR.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムは通常、実世界のアプリケーションでは見当たらないドメインに直面し、その一般化が不十分なため不満足な性能を示す。 例えば、Webfaceデータのよく訓練されたモデルは、監視シナリオにおけるID対スポットタスクに対処できない。 本稿では,新しい未確認領域をモデル更新なしで直接処理できる一般化モデルを学習することを目的とする。 そこで本研究では,メタラーニングによる新しい顔認識手法であるmeta face recognition(mfr)を提案する。 MFRは、合成されたソースドメインだけでなく、合成されたターゲットドメイン上でも効果的な表現を学習する必要があるメタ最適化目標を用いてソース/ターゲットドメインシフトを合成する。 具体的には、ドメインレベルのサンプリング戦略を用いてドメインシフトバッチを構築し、マルチドメイン分布を最適化することにより、ソース/ターゲットドメイン上のバックプロパゲート勾配/メタ勾配を得る。 勾配とメタ勾配をさらに組み合わせてモデルを更新し、一般化を改善する。 さらに,一般化顔認識評価のための2つのベンチマークを提案する。 ベンチマーク実験では,いくつかのベースラインや他の最先端手法と比較して,手法の一般化が検証された。 提案されたベンチマークはhttps://github.com/cleardusk/MFRで公開される。

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