論文の概要: Facial Anatomical Landmark Detection using Regularized Transfer Learning with Application to Fetal Alcohol Syndrome Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05485v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 11:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:55:07.557007
• Title: Facial Anatomical Landmark Detection using Regularized Transfer Learning with Application to Fetal Alcohol Syndrome Recognition
• Title（参考訳）: 正規化トランスファー学習を用いた顔面解剖学的ランドマーク検出と胎児アルコール症候群認識への応用
• Authors: Zeyu Fu, Jianbo Jiao, Michael Suttie and J. Alison Noble
• Abstract要約: 出生前アルコール曝露による胎児アルコール症候群(FAS)は、一連の頭蓋顔面異常を引き起こす可能性がある。 解剖学的ランドマーク検出は,FAS関連顔面異常の検出に重要である。 自然画像における顔のランドマーク検出のために設計された現在のディープラーニングに基づく熱マップ回帰法は、大きなデータセットが利用できることを前提としている。 我々は,大規模な顔認識データセットから学習したネットワークの知識を活用する,新たな正規化トランスファー学習手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.27777060287004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fetal alcohol syndrome (FAS) caused by prenatal alcohol exposure can result in a series of cranio-facial anomalies, and behavioral and neurocognitive problems. Current diagnosis of FAS is typically done by identifying a set of facial characteristics, which are often obtained by manual examination. Anatomical landmark detection, which provides rich geometric information, is important to detect the presence of FAS associated facial anomalies. This imaging application is characterized by large variations in data appearance and limited availability of labeled data. Current deep learning-based heatmap regression methods designed for facial landmark detection in natural images assume availability of large datasets and are therefore not wellsuited for this application. To address this restriction, we develop a new regularized transfer learning approach that exploits the knowledge of a network learned on large facial recognition datasets. In contrast to standard transfer learning which focuses on adjusting the pre-trained weights, the proposed learning approach regularizes the model behavior. It explicitly reuses the rich visual semantics of a domain-similar source model on the target task data as an additional supervisory signal for regularizing landmark detection optimization. Specifically, we develop four regularization constraints for the proposed transfer learning, including constraining the feature outputs from classification and intermediate layers, as well as matching activation attention maps in both spatial and channel levels. Experimental evaluation on a collected clinical imaging dataset demonstrate that the proposed approach can effectively improve model generalizability under limited training samples, and is advantageous to other approaches in the literature.
• Abstract（参考訳）: 出生前アルコール暴露による胎児アルコール症候群(FAS)は、一連の頭蓋顔面異常、行動および神経認知の問題を引き起こす。 FASの現在の診断は、通常、手動検査によってしばしば得られる顔の特徴のセットを特定することによって行われる。 高度な幾何学的情報を提供する解剖学的ランドマーク検出は,FAS関連顔面異常の検出に重要である。 このイメージングアプリケーションは、ラベル付きデータの外観と限られた可用性の大きなバリエーションによって特徴付けられる。 自然画像における顔のランドマーク検出のために設計された現在のディープラーニングに基づく熱マップ回帰法は、大きなデータセットの可用性を前提としており、この用途には適していない。 この制約に対処するために,大規模顔認識データセットで学習したネットワークの知識を活用した,新しい正規化転送学習手法を開発した。 事前学習した重みの調整に重点を置く標準伝達学習とは対照的に,提案した学習手法はモデルの振舞いを規則化する。 ターゲットタスクデータ上のドメイン類似のソースモデルのリッチなビジュアルセマンティクスを、ランドマーク検出最適化を規則化する追加の監督信号として明示的に再利用する。 具体的には、分類層と中間層からの特徴出力の制約や、空間レベルとチャネルレベルのアクティベーションアテンションマップの一致を含む、トランスファーラーニングのための4つの規則化制約を開発する。 収集した臨床画像データセットの実験的評価により,本手法は限られたトレーニングサンプルでモデルの一般化性を効果的に改善できることが示され,文献の他のアプローチに有利である。

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