論文の概要: BRUL\`E: Barycenter-Regularized Unsupervised Landmark Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11643v3
• Date: Tue, 30 Mar 2021 09:18:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 22:55:36.320002
• Title: BRUL\`E: Barycenter-Regularized Unsupervised Landmark Extraction
• Title（参考訳）: BRUL\`E: Barycenter-regularized unsupervised Landmark extract
• Authors: Iaroslav Bespalov, Nazar Buzun, Dmitry V. Dylov
• Abstract要約: 画像特徴の教師なし検索は、アノテーションが欠けている、あるいは不足している多くのコンピュータビジョンタスクにとって不可欠である。 画像中のランドマークを検出するための教師なしの新たなアプローチを提案し,人間の顔のキーポイント抽出の一般的なタスク上で検証する。 提案手法は,非重要情報を捨てつつ,潜在空間における所望のランドマークを自動エンコードする手法に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2758845733923687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised retrieval of image features is vital for many computer vision tasks where the annotation is missing or scarce. In this work, we propose a new unsupervised approach to detect the landmarks in images, validating it on the popular task of human face key-points extraction. The method is based on the idea of auto-encoding the wanted landmarks in the latent space while discarding the non-essential information (and effectively preserving the interpretability). The interpretable latent space representation (the bottleneck containing nothing but the wanted key-points) is achieved by a new two-step regularization approach. The first regularization step evaluates transport distance from a given set of landmarks to some average value (the barycenter by Wasserstein distance). The second regularization step controls deviations from the barycenter by applying random geometric deformations synchronously to the initial image and to the encoded landmarks. We demonstrate the effectiveness of the approach both in unsupervised and semi-supervised training scenarios using 300-W, CelebA, and MAFL datasets. The proposed regularization paradigm is shown to prevent overfitting, and the detection quality is shown to improve beyond the state-of-the-art face models.
• Abstract（参考訳）: 画像特徴の教師なし検索は、アノテーションが欠けている、あるいは不足している多くのコンピュータビジョンタスクにとって不可欠である。 本研究では,画像中のランドマークを非教師付きで検出し,人間の顔キーポイント抽出の一般的なタスクで検証する手法を提案する。 提案手法は,非意味情報を捨てたまま,潜在空間における所望のランドマークを自動エンコードするという考え方に基づいている。 解釈可能な潜在空間表現(所望のキーポイントのみを含むボトルネック)は、新しい2段階正則化アプローチによって達成される。 第1正則化ステップは、所定のランドマークの集合からある平均値(ワッサースタイン距離によるバリセンタ)への移動距離を評価する。 第2の正則化ステップは、初期画像および符号化されたランドマークにランダムな幾何学的変形を同期させて、バリセンタからの偏差を制御する。 本稿では,300-W,CelebA,MAFLデータセットを用いた教師なしおよび半教師なしのトレーニングシナリオにおけるアプローチの有効性を示す。 提案した正規化パラダイムはオーバーフィッティングを防止し、検出品質は最先端の顔モデルを超えて改善されることを示す。

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