論文の概要: Shape Preserving Facial Landmarks with Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07233v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 17:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 16:44:59.664840
• Title: Shape Preserving Facial Landmarks with Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: グラフアテンションネットワークによる顔ランドマークの形状保存
• Authors: Andr\'es Prados-Torreblanca, Jos\'e M. Buenaposada, Luis Baumela
• Abstract要約: 本稿では,CNN と Graph Attention Network Regressors のカスケードを組み合わせたモデルを提案する。 顔のランドマークの外観と位置を共同で表現するエンコーディングと、その信頼性に応じて情報を測定するアテンション機構を導入する。 実験により,提案モデルが顔の構造のグローバルな表現を学習し,頭部ポーズとランドマーク推定のベンチマークで最高性能を達成できることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.996275177789895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Top-performing landmark estimation algorithms are based on exploiting the excellent ability of large convolutional neural networks (CNNs) to represent local appearance. However, it is well known that they can only learn weak spatial relationships. To address this problem, we propose a model based on the combination of a CNN with a cascade of Graph Attention Network regressors. To this end, we introduce an encoding that jointly represents the appearance and location of facial landmarks and an attention mechanism to weigh the information according to its reliability. This is combined with a multi-task approach to initialize the location of graph nodes and a coarse-to-fine landmark description scheme. Our experiments confirm that the proposed model learns a global representation of the structure of the face, achieving top performance in popular benchmarks on head pose and landmark estimation. The improvement provided by our model is most significant in situations involving large changes in the local appearance of landmarks.
• Abstract（参考訳）: トップパフォーマンスのランドマーク推定アルゴリズムは、局所的な外観を表現するために大きな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の優れた能力を利用する。 しかし、弱い空間関係しか学べないことはよく知られている。 この問題に対処するために,CNN と Graph Attention Network Regressors のカスケードを組み合わせたモデルを提案する。 この目的のために,顔のランドマークの外観と位置を共同で表現するエンコーディングと,その信頼性に応じて情報を測定するアテンション機構を導入する。 これは、グラフノードの位置を初期化するマルチタスクアプローチと、粒度の細かいランドマーク記述スキームと組み合わせる。 実験により,提案モデルが顔の構造のグローバルな表現を学習し,頭部ポーズとランドマーク推定のベンチマークでトップパフォーマンスを達成することを確認した。 我々のモデルによる改善は、ランドマークの局所的な外観に大きな変化を伴う状況において最も重要である。

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