論文の概要: FaceOcc: A Diverse, High-quality Face Occlusion Dataset for Human Face Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08425v1
• Date: Thu, 20 Jan 2022 19:44:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 14:31:01.671245
• Title: FaceOcc: A Diverse, High-quality Face Occlusion Dataset for Human Face Extraction
• Title（参考訳）: FaceOcc:人間の顔抽出のための多様な高品質顔咬合データセット
• Authors: Xiangnan Yin and Liming Chen
• Abstract要約: 隠蔽は野生の顔画像にしばしば発生し、ランドマーク検出や3D再構成、顔認識といった顔関連の課題に悩まされる。 本稿では,CelebA本社とインターネットから手動で顔の隠蔽をラベル付けした新しい顔のセグメンテーションデータセットを提案する。 簡単な顔分割モデルの訓練を行ったが,SOTA性能が得られ,提案したデータセットの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8502825594372703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occlusions often occur in face images in the wild, troubling face-related tasks such as landmark detection, 3D reconstruction, and face recognition. It is beneficial to extract face regions from unconstrained face images accurately. However, current face segmentation datasets suffer from small data volumes, few occlusion types, low resolution, and imprecise annotation, limiting the performance of data-driven-based algorithms. This paper proposes a novel face occlusion dataset with manually labeled face occlusions from the CelebA-HQ and the internet. The occlusion types cover sunglasses, spectacles, hands, masks, scarfs, microphones, etc. To the best of our knowledge, it is by far the largest and most comprehensive face occlusion dataset. Combining it with the attribute mask in CelebAMask-HQ, we trained a straightforward face segmentation model but obtained SOTA performance, convincingly demonstrating the effectiveness of the proposed dataset.
• Abstract（参考訳）: 隠蔽は野生の顔画像にしばしば発生し、ランドマーク検出や3D再構成、顔認識といった顔関連の課題に悩まされる。 制約のない顔画像から顔領域を正確に抽出することが有用である。 しかし、現在の顔セグメンテーションデータセットは、データ駆動型アルゴリズムの性能を制限し、小さなデータボリューム、少ないオクルージョンタイプ、低い解像度、不正確なアノテーションに苦しむ。 本稿では,CelebA-HQとインターネットから手動による顔隠蔽を用いた新しい顔隠蔽データセットを提案する。 閉塞型はサングラス、眼鏡、手、マスク、スカーフ、マイクなどをカバーしている。 私たちの知る限りでは、最も大きく、最も包括的な顔隠蔽データセットである。 CelebAMask-HQの属性マスクと組み合わせて、簡単な顔分割モデルを訓練したが、SOTA性能を得、提案したデータセットの有効性を実証した。

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