論文の概要: Challenge report: Recognizing Families In the Wild Data Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00154v1
- Date: Sat, 30 May 2020 03:01:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 17:59:21.142464
- Title: Challenge report: Recognizing Families In the Wild Data Challenge
- Title（参考訳）: チャレンジレポート:野生のデータチャレンジにおける家族認識
- Authors: Zhipeng Luo, Zhiguang Zhang, Zhenyu Xu, Lixuan Che
- Abstract要約: 本稿は、FG 2020フォーラムと共同で第4版(Recognizing Families In the Wild Data Challenge)を提出した短い報告である。
本稿では,従来の手法を検討,提案手法を提案するとともに,深部メートル法などの多くの手法を用いて,画像毎の深部埋め込みの特徴を抽出し,それらがユークリッド距離やクラスに基づく方法による血縁関係であるかどうかを判定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.070016479682096
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper is a brief report to our submission to the Recognizing Families In
the Wild Data Challenge (4th Edition), in conjunction with FG 2020 Forum.
Automatic kinship recognition has attracted many researchers' attention for its
full application, but it is still a very challenging task because of the
limited information that can be used to determine whether a pair of faces are
blood relatives or not. In this paper, we studied previous methods and proposed
our method. We try many methods, like deep metric learning-based, to extract
deep embedding feature for every image, then determine if they are blood
relatives by Euclidean distance or method based on classes. Finally, we find
some tricks like sampling more negative samples and high resolution that can
help get better performance. Moreover, we proposed a symmetric network with a
binary classification based method to get our best score in all tasks.
- Abstract（参考訳）: 本稿は、FG 2020フォーラムと共同で第4版(Recognizing Families In the Wild Data Challenge)を提出した短い報告である。
自動親和性認識は完全な応用のために多くの研究者の注意を引き付けてきたが、顔が血縁者かどうかを判断できる限られた情報のために、依然として非常に難しい課題である。
本稿では,これまでの手法を考察し,提案手法を提案する。
ディープメトリック学習(deep metric learning-based)のような多くの手法を試し、各画像の深い埋め込み特徴を抽出し、ユークリッド距離やクラスに基づく方法によってそれらが血縁であるかどうかを判断する。
最後に、よりネガティブなサンプルのサンプリングや、パフォーマンス向上に役立つ高解像度化といったトリックを見つけます。
さらに,全てのタスクにおいて最高のスコアを得るために,二項分類に基づく対称ネットワークを提案する。
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