Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Detailed Look At CNN-based Approaches In Facial Landmark Detection

論文の概要: A Detailed Look At CNN-based Approaches In Facial Landmark Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08649v1
Date: Fri, 8 May 2020 16:17:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-05 11:41:39.658656
Title: A Detailed Look At CNN-based Approaches In Facial Landmark Detection
Title（参考訳）: 顔のランドマーク検出におけるCNNによるアプローチの詳細
Authors: Chih-Fan Hsu, Chia-Ching Lin, Ting-Yang Hung, Chin-Laung Lei and Kuan-Ta Chen
Abstract要約: CNNベースのアプローチは回帰とヒートマップのアプローチに分けられる。本稿では,CNNに基づくアプローチの両面について検討し,その利点と欠点を一般化し,ヒートマップアプローチのバリエーションを導入する。包括的評価を行い,提案モデルが全テストデータセットにおいて,他のモデルよりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.774786149181392
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial landmark detection has been studied over decades. Numerous neural network (NN)-based approaches have been proposed for detecting landmarks, especially the convolutional neural network (CNN)-based approaches. In general, CNN-based approaches can be divided into regression and heatmap approaches. However, no research systematically studies the characteristics of different approaches. In this paper, we investigate both CNN-based approaches, generalize their advantages and disadvantages, and introduce a variation of the heatmap approach, a pixel-wise classification (PWC) model. To the best of our knowledge, using the PWC model to detect facial landmarks have not been comprehensively studied. We further design a hybrid loss function and a discrimination network for strengthening the landmarks' interrelationship implied in the PWC model to improve the detection accuracy without modifying the original model architecture. Six common facial landmark datasets, AFW, Helen, LFPW, 300-W, IBUG, and COFW are adopted to train or evaluate our model. A comprehensive evaluation is conducted and the result shows that the proposed model outperforms other models in all tested datasets.
Abstract（参考訳）: 顔のランドマーク検出は数十年にわたって研究されてきた。多くのニューラルネットワーク(NN)ベースのアプローチがランドマーク、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチを検出するために提案されている。一般に、CNNベースのアプローチは回帰とヒートマップのアプローチに分けられる。しかし、異なるアプローチの特徴を体系的に研究する研究はない。本稿では,cnnに基づくアプローチと,その利点と欠点を一般化し,pwc(pixel-wise classification)モデルであるheatmapアプローチのバリエーションを紹介する。我々の知る限り、顔のランドマークを検出するためにPWCモデルを使うことは、包括的に研究されていない。さらに、pwcモデルに含意されるランドマークの相互関係を強化するためのハイブリッド損失関数と識別ネットワークを設計、元のモデルアーキテクチャを変更することなく検出精度を向上させる。 AFW, Helen, LFPW, 300-W, IBUG, COFWの6つの顔ランドマークデータセットを用いて, モデルの評価を行った。総合的な評価を行い,提案モデルが全試験データセットにおいて他のモデルより優れていることを示す。

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