論文の概要: EDFace-Celeb-1M: Benchmarking Face Hallucination with a Million-scale Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05031v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 06:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 18:00:45.210628
• Title: EDFace-Celeb-1M: Benchmarking Face Hallucination with a Million-scale Dataset
• Title（参考訳）: EDFace-Celeb-1M:数百万のデータセットによる顔の幻覚のベンチマーク
• Authors: Kaihao Zhang, Dongxu Li, Wenhan Luo, Jingyu Liu, Jiankang Deng, Wei Liu, Stefanos Zafeiriou
• Abstract要約: 近年の深層顔の幻覚法は,超解像性難分解性顔画像において顕著な性能を示した。 したがって、これらのアルゴリズムが公衆の顔の幻覚データセット上でどのように機能するかは不明である。 本稿では,Ethnically Diverse Face データセット EDFace-Celeb-1M を構築し,顔幻覚のためのベンチマークタスクを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.537021496096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent deep face hallucination methods show stunning performance in super-resolving severely degraded facial images, even surpassing human ability. However, these algorithms are mainly evaluated on non-public synthetic datasets. It is thus unclear how these algorithms perform on public face hallucination datasets. Meanwhile, most of the existing datasets do not well consider the distribution of races, which makes face hallucination methods trained on these datasets biased toward some specific races. To address the above two problems, in this paper, we build a public Ethnically Diverse Face dataset, EDFace-Celeb-1M, and design a benchmark task for face hallucination. Our dataset includes 1.7 million photos that cover different countries, with balanced race composition. To the best of our knowledge, it is the largest and publicly available face hallucination dataset in the wild. Associated with this dataset, this paper also contributes various evaluation protocols and provides comprehensive analysis to benchmark the existing state-of-the-art methods. The benchmark evaluations demonstrate the performance and limitations of state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 最近のディープフェイス幻覚法は、人間の能力を超越した、非常に分解性の高い顔画像の素晴らしいパフォーマンスを示している。 しかし、これらのアルゴリズムは主に非パブリックな合成データセットで評価される。 したがって、これらのアルゴリズムが公衆の顔幻覚データセットでどのように振る舞うかは不明である。 一方、既存のデータセットのほとんどは、人種の分布を十分に考慮していないため、これらのデータセットでトレーニングされた顔の幻覚は、特定の人種に偏っている。 上記の2つの問題に対処するため、本稿では、Ethnically Diverse Face データセット EDFace-Celeb-1M を構築し、顔幻覚のためのベンチマークタスクを設計する。 私たちのデータセットには、さまざまな国をカバーする170万枚の写真が含まれています。 私たちの知る限りでは、顔の幻覚データセットは世界で最大で一般公開されている。 本研究は, 各種評価プロトコルにも貢献し, 既存の最先端手法をベンチマークする包括的分析を行う。 ベンチマーク評価は最先端アルゴリズムの性能と限界を示している。

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