論文の概要: TransFA: Transformer-based Representation for Face Attribute Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05456v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 10:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 14:34:09.328737
• Title: TransFA: Transformer-based Representation for Face Attribute Evaluation
• Title（参考訳）: TransFA: 顔属性評価のためのトランスフォーマーベース表現
• Authors: Decheng Liu, Weijie He, Chunlei Peng, Nannan Wang, Jie Li, Xinbo Gao
• Abstract要約: 我々はtextbfTransFA を用いたtextbfattribute 評価のための新しい textbf Transformer 表現を提案する。 提案するTransFAは,最先端手法と比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.09529826340304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face attribute evaluation plays an important role in video surveillance and face analysis. Although methods based on convolution neural networks have made great progress, they inevitably only deal with one local neighborhood with convolutions at a time. Besides, existing methods mostly regard face attribute evaluation as the individual multi-label classification task, ignoring the inherent relationship between semantic attributes and face identity information. In this paper, we propose a novel \textbf{trans}former-based representation for \textbf{f}ace \textbf{a}ttribute evaluation method (\textbf{TransFA}), which could effectively enhance the attribute discriminative representation learning in the context of attention mechanism. The multiple branches transformer is employed to explore the inter-correlation between different attributes in similar semantic regions for attribute feature learning. Specially, the hierarchical identity-constraint attribute loss is designed to train the end-to-end architecture, which could further integrate face identity discriminative information to boost performance. Experimental results on multiple face attribute benchmarks demonstrate that the proposed TransFA achieves superior performances compared with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 顔属性評価は、ビデオ監視と顔分析において重要な役割を果たす。 畳み込みニューラルネットワークに基づく手法は大きな進歩を遂げているが、必然的に一度に畳み込みのあるローカルな近所のみを扱う。 さらに,既存手法では,顔属性評価を個々の多ラベル分類タスクとみなし,意味属性と顔識別情報の固有性を無視している。 本稿では, 注意機構の文脈における属性識別表現学習を効果的に強化できる, 新規な \textbf{trans}former-based representation for \textbf{f}ace \textbf{a}ttribute evaluation method (\textbf{TransFA}) を提案する。 属性特徴学習のための類似意味領域における異なる属性間の相関を探索するために多重分岐トランスフォーマが用いられる。 特に、階層的アイデンティティ制約属性損失はエンドツーエンドアーキテクチャをトレーニングするために設計されており、パフォーマンスを高めるために顔識別情報をさらに統合することができる。 複数の顔属性ベンチマークの実験結果から,提案したTransFAは最先端手法と比較して優れた性能を示した。

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