論文の概要: PropagationNet: Propagate Points to Curve to Learn Structure Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14308v1
• Date: Thu, 25 Jun 2020 11:08:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 04:05:37.013547
• Title: PropagationNet: Propagate Points to Curve to Learn Structure Information
• Title（参考訳）: PropagationNet: 構造情報を学ぶためのポイントを伝搬する
• Authors: Xiehe Huang, Weihong Deng, Haifeng Shen, Xiubao Zhang, Jieping Ye
• Abstract要約: 熱マップ回帰に基づく構造注入型顔アライメントアルゴリズムを提案する。 また,地中条件下での採鉱・採鉱の難しさを強調したFocal Wing Lossを提案する。 提案手法では,WFLWでは平均誤差が4.05%,300Wでは平均誤差が2.93%,COFWでは平均誤差が3.71%となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.65125870257009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning technique has dramatically boosted the performance of face alignment algorithms. However, due to large variability and lack of samples, the alignment problem in unconstrained situations, \emph{e.g}\onedot large head poses, exaggerated expression, and uneven illumination, is still largely unsolved. In this paper, we explore the instincts and reasons behind our two proposals, \emph{i.e}\onedot Propagation Module and Focal Wing Loss, to tackle the problem. Concretely, we present a novel structure-infused face alignment algorithm based on heatmap regression via propagating landmark heatmaps to boundary heatmaps, which provide structure information for further attention map generation. Moreover, we propose a Focal Wing Loss for mining and emphasizing the difficult samples under in-the-wild condition. In addition, we adopt methods like CoordConv and Anti-aliased CNN from other fields that address the shift-variance problem of CNN for face alignment. When implementing extensive experiments on different benchmarks, \emph{i.e}\onedot WFLW, 300W, and COFW, our method outperforms state-of-the-arts by a significant margin. Our proposed approach achieves 4.05\% mean error on WFLW, 2.93\% mean error on 300W full-set, and 3.71\% mean error on COFW.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術は、顔アライメントアルゴリズムのパフォーマンスを劇的に向上させた。 しかし、大きなばらつきとサンプルの欠如により、制約のない状況におけるアライメントの問題、 \emph{e.g}\onedot large head poses, exaggerated expression, and uneven illumination は未解決のままである。 本稿では,この問題に対処するための2つの提案である「emph{i.e}\onedot Propagation Module」と「focal Wing Loss」の本質と理由について考察する。 具体的には、ランドマークのヒートマップを境界のヒートマップに伝播させることにより、ヒートマップ回帰に基づく新しい構造注入顔アライメントアルゴリズムを提案する。 さらに,実地条件下での難試料の採掘と強調を行うため,焦点翼損失法を提案する。 さらに、顔アライメントのためのCNNのシフト分散問題に対処する他の分野から、CoordConv や Anti-aliased CNN などの手法を採用する。 異なるベンチマーク(emph{i.e}\onedot WFLW, 300W, COFW)で広範な実験を行う場合, 提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れる。 提案手法は,wflwでは4.05\%平均誤差,300wフルセットでは2.93\%平均誤差,cofwでは3.71\%平均誤差を達成する。

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