論文の概要: FreeEnricher: Enriching Face Landmarks without Additional Cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09525v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 15:14:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:50:11.687865
• Title: FreeEnricher: Enriching Face Landmarks without Additional Cost
• Title（参考訳）: FreeEnricher: 追加費用なしで顔のランドマークを充実させる
• Authors: Yangyu Huang, Xi Chen, Jongyoo Kim, Hao Yang, Chong Li, Jiaolong Yang, Dong Chen
• Abstract要約: 既存のスパースランドマークデータセットによってランドマーク密度を拡張できるフレームワークを提案する。 そこで,本論文では,従来のスパースランドマークの洗練能力を学習し,この能力を高密度ランドマークに適応させるという,弱教師付きアイデアを提案する。 提案手法は, 新たに構築した高密度300Wテストセットだけでなく, 元のスパース300WテストセットやWFLWテストセットにおいても, 最先端の精度が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.35585241747657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed significant growth of face alignment. Though dense facial landmark is highly demanded in various scenarios, e.g., cosmetic medicine and facial beautification, most works only consider sparse face alignment. To address this problem, we present a framework that can enrich landmark density by existing sparse landmark datasets, e.g., 300W with 68 points and WFLW with 98 points. Firstly, we observe that the local patches along each semantic contour are highly similar in appearance. Then, we propose a weakly-supervised idea of learning the refinement ability on original sparse landmarks and adapting this ability to enriched dense landmarks. Meanwhile, several operators are devised and organized together to implement the idea. Finally, the trained model is applied as a plug-and-play module to the existing face alignment networks. To evaluate our method, we manually label the dense landmarks on 300W testset. Our method yields state-of-the-art accuracy not only in newly-constructed dense 300W testset but also in the original sparse 300W and WFLW testsets without additional cost.
• Abstract（参考訳）: 近年では顔のアライメントが著しく成長している。 濃密な顔のランドマークは化粧品や顔の美化など様々なシナリオで非常に要求されているが、ほとんどの研究はまばらな顔のアライメントしか考慮していない。 この問題に対処するために,68点の300W,98点のWFLWなど,既存のスパースランドマークデータセットによるランドマーク密度を向上するフレームワークを提案する。 まず,各セマンティックな輪郭に沿った局所的なパッチは外観的に非常によく似ている。 そこで,本研究では,従来の希薄なランドマークの洗練能力を学習し,密集したランドマークに適応させるという,弱教師付きアイデアを提案する。 一方、いくつかのオペレーターが開発され、そのアイデアを実装するために組織化されている。 最後に、トレーニングされたモデルを既存の顔アライメントネットワークのプラグアンドプレイモジュールとして適用する。 提案手法を評価するため,300Wテストセットに高密度ランドマークを手動でラベル付けした。 提案手法は,新たに構築した高密度300Wテストセットだけでなく,従来のスパルス300WテストセットやWFLWテストセットにおいても,コストを伴わずに最先端の精度が得られる。

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