論文の概要: Robust Facial Landmark Detection by Cross-order Cross-semantic Deep Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07777v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 08:19:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:34:14.023557
• Title: Robust Facial Landmark Detection by Cross-order Cross-semantic Deep Network
• Title（参考訳）: クロスオーダークロスセマンティクスディープネットワークによるロバストな顔ランドマーク検出
• Authors: Jun Wan, Zhihui Lai, Linlin Shen, Jie Zhou, Can Gao, Gang Xiao and Xianxu Hou
• Abstract要約: 顔のランドマーク検出を堅牢にするためのセマンティックな特徴学習を促進するために,クロスオーダー・クロスセマンティック・ディープ・ネットワーク(CCDN)を提案する。 具体的には、より識別的な表現学習のためのクロスオーダーチャネル相関を導入するために、クロスオーダー2列マルチ励起(CTM)モジュールを提案する。 新しいクロス・オーダー・クロス・セマンティック・レギュレータ (COCS) は、顔のランドマーク検出のために異なるアクティベーションからクロス・オーダーのクロス・セマンティック特徴を学習するためにネットワークを駆動するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.843211405385205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, convolutional neural networks (CNNs)-based facial landmark detection methods have achieved great success. However, most of existing CNN-based facial landmark detection methods have not attempted to activate multiple correlated facial parts and learn different semantic features from them that they can not accurately model the relationships among the local details and can not fully explore more discriminative and fine semantic features, thus they suffer from partial occlusions and large pose variations. To address these problems, we propose a cross-order cross-semantic deep network (CCDN) to boost the semantic features learning for robust facial landmark detection. Specifically, a cross-order two-squeeze multi-excitation (CTM) module is proposed to introduce the cross-order channel correlations for more discriminative representations learning and multiple attention-specific part activation. Moreover, a novel cross-order cross-semantic (COCS) regularizer is designed to drive the network to learn cross-order cross-semantic features from different activation for facial landmark detection. It is interesting to show that by integrating the CTM module and COCS regularizer, the proposed CCDN can effectively activate and learn more fine and complementary cross-order cross-semantic features to improve the accuracy of facial landmark detection under extremely challenging scenarios. Experimental results on challenging benchmark datasets demonstrate the superiority of our CCDN over state-of-the-art facial landmark detection methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)ベースの顔ランドマーク検出手法が大きな成功を収めている。 しかし、既存のcnnベースの顔ランドマーク検出手法のほとんどは、複数の相関した顔部位を活性化して異なる意味的特徴を学習しようとはしていないため、局所的詳細の関係を正確にモデル化できず、より識別的で微妙な意味的特徴を十分に探求できないため、部分的な閉塞と大きなポーズ変化に苦しむ。 これらの問題に対処するため,顔のランドマーク検出のためのセマンティック特徴学習を促進するために,クロスオーダー・クロスセマンティック・ディープ・ネットワーク(CCDN)を提案する。 具体的には、より識別的な表現学習と複数注意特化部分アクティベーションのためのクロスオーダーチャネル相関を導入するために、CTMモジュールを提案する。 さらに, 顔のランドマーク検出のための異なるアクティベーションから, クロスセマンティック特徴を学習するために, ネットワークを駆動する新しいクロスセマンティック正規化器が設計された。 CTMモジュールとCOCS正規化器を統合することで、CCDNはより微細で相補的なクロスセマンティックな特徴を効果的に活性化し、学習し、極めて困難なシナリオ下で顔のランドマーク検出の精度を向上させることができることを示すことは興味深い。 挑戦的なベンチマークデータセットの実験結果は、最先端の顔ランドマーク検出法よりもCCDNの方が優れていることを示している。

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