論文の概要: MetaAge: Meta-Learning Personalized Age Estimators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05288v1
- Date: Tue, 12 Jul 2022 03:53:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-13 13:51:42.586916
- Title: MetaAge: Meta-Learning Personalized Age Estimators
- Title（参考訳）: MetaAge: メタ学習型個人年齢推定器
- Authors: Wanhua Li, Jiwen Lu, Abudukelimu Wuerkaixi, Jianjiang Feng, Jie Zhou
- Abstract要約: 年齢推定のためのメタAgeというメタ学習手法を提案する。
具体的には、パーソナライズされた推定器のメタラーナを導入し、識別機能を入力として取り込んで、カスタマイズされた推定器のパラメータを出力する。
このようにして、上記の要件なしにメタ知識を学習し、学習したメタ知識をテストセットにシームレスに転送する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.73054410570037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Different people age in different ways. Learning a personalized age estimator
for each person is a promising direction for age estimation given that it
better models the personalization of aging processes. However, most existing
personalized methods suffer from the lack of large-scale datasets due to the
high-level requirements: identity labels and enough samples for each person to
form a long-term aging pattern. In this paper, we aim to learn personalized age
estimators without the above requirements and propose a meta-learning method
named MetaAge for age estimation. Unlike most existing personalized methods
that learn the parameters of a personalized estimator for each person in the
training set, our method learns the mapping from identity information to age
estimator parameters. Specifically, we introduce a personalized estimator
meta-learner, which takes identity features as the input and outputs the
parameters of customized estimators. In this way, our method learns the meta
knowledge without the above requirements and seamlessly transfers the learned
meta knowledge to the test set, which enables us to leverage the existing
large-scale age datasets without any additional annotations. Extensive
experimental results on three benchmark datasets including MORPH II, ChaLearn
LAP 2015 and ChaLearn LAP 2016 databases demonstrate that our MetaAge
significantly boosts the performance of existing personalized methods and
outperforms the state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: 年齢は年齢によって異なる。
パーソナライズされた年齢推定器の学習は、老化プロセスのパーソナライズをより良くモデル化するため、年齢推定にとって有望な方向性である。
しかし、既存のパーソナライズされたほとんどの方法は、アイデンティティラベルと個人が長期的な老化パターンを形成するのに十分なサンプルという、高度な要求のために大規模なデータセットが欠如している。
本稿では、上記の要件を満たさずにパーソナライズされた年齢推定器を学習し、MetaAgeというメタラーニング手法を提案する。
トレーニングセット内の各人ごとのパーソナライズされた推定者のパラメータを学習する従来のパーソナライズされた方法とは異なり、本手法は識別情報から年齢推定者パラメータへのマッピングを学習する。
具体的には、アイデンティティ機能を入力として、カスタマイズされた推定者のパラメータを出力するパーソナライズされた推定子メタリーナーを導入する。
このようにして,本手法は上記の要件なしにメタ知識を学習し,学習したメタ知識をテストセットにシームレスに転送する。
MORPH II、ChaLearn LAP 2015、ChaLearn LAP 2016データベースを含む3つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から、私たちのMetaAgeは既存のパーソナライズされたメソッドのパフォーマンスを大幅に向上させ、最先端のアプローチよりも優れています。
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