Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lightweight Facial Attractiveness Prediction Using Dual Label Distribution

論文の概要: Lightweight Facial Attractiveness Prediction Using Dual Label Distribution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01742v1
Date: Sun, 4 Dec 2022 04:19:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-06 17:05:34.002533
Title: Lightweight Facial Attractiveness Prediction Using Dual Label Distribution
Title（参考訳）: デュアルラベル分布を用いた軽量顔魅力予測
Authors: Shu Liu, Enquan Huang, Yan Xu, Kexuan Wang, Xiaoyan Kui, Tao Lei, Hongying Meng
Abstract要約: 顔の魅力予測(FAP)は、人間の美的知覚に基づいて顔の魅力を自動的に評価することを目的としている。両ラベル分布と軽量設計を統合した新しいエンドツーエンドFAP手法を提案する。当社のアプローチは有望な結果を達成し、パフォーマンスと効率のバランスをとることに成功しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.839864888370872
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Facial attractiveness prediction (FAP) aims to assess the facial attractiveness automatically based on human aesthetic perception. Previous methods using deep convolutional neural networks have boosted the performance, but their giant models lead to a deficiency in flexibility. Besides, most of them fail to take full advantage of the dataset. In this paper, we present a novel end-to-end FAP approach integrating dual label distribution and lightweight design. To make the best use of the dataset, the manual ratings, attractiveness score, and standard deviation are aggregated explicitly to construct a dual label distribution, including the attractiveness distribution and the rating distribution. Such distributions, as well as the attractiveness score, are optimized under a joint learning framework based on the label distribution learning (LDL) paradigm. As for the lightweight design, the data processing is simplified to minimum, and MobileNetV2 is selected as our backbone. Extensive experiments are conducted on two benchmark datasets, where our approach achieves promising results and succeeds in striking a balance between performance and efficiency. Ablation studies demonstrate that our delicately designed learning modules are indispensable and correlated. Additionally, the visualization indicates that our approach is capable of perceiving facial attractiveness and capturing attractive facial regions to facilitate semantic predictions.
Abstract（参考訳）: 顔の魅力予測(FAP)は、人間の美的知覚に基づいて顔の魅力を自動的に評価することを目的としている。ディープ畳み込みニューラルネットワークを使った従来の手法では性能が向上したが、その巨大なモデルは柔軟性の欠如につながった。さらに、その多くはデータセットのフル活用に失敗しています。本稿では,両ラベル分布と軽量設計を統合した新しいエンドツーエンドFAP手法を提案する。データセットを最大限に利用するために、手動のレーティング、魅力スコア、標準偏差を明示的に集計して、魅力分布及び評価分布を含む二重ラベル分布を構成する。このような分布と魅力スコアは、ラベル分布学習(ldl)パラダイムに基づいた共同学習枠組みに基づいて最適化されている。軽量な設計では、データ処理を最小限に単純化し、MobileNetV2をバックボーンとして選択します。 2つのベンチマークデータセットで広範な実験が行われ、このアプローチは有望な結果を達成し、パフォーマンスと効率のバランスを取ることに成功しています。アブレーション研究は、繊細に設計された学習モジュールが不可欠で相関していることを示している。さらに, この手法は, 顔の魅力を知覚し, 魅力ある顔領域を捉え, セマンティックな予測を容易にすることができることを示す。

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