論文の概要: Unraveling the Age Estimation Puzzle: Comparative Analysis of Deep
Learning Approaches for Facial Age Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04570v1
- Date: Mon, 10 Jul 2023 14:02:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 12:51:50.519015
- Title: Unraveling the Age Estimation Puzzle: Comparative Analysis of Deep
Learning Approaches for Facial Age Estimation
- Title（参考訳）: 年齢推定パズルの解き方:顔年齢推定のための深層学習手法の比較分析
- Authors: Jakub Paplham and Vojtech Franc
- Abstract要約: 従来の研究は、専門的な手法を使用して、過去10年間で継続的なパフォーマンス改善を報告してきた。
我々は、低データ体制以外の年齢推定タスクでは、特殊な手法を設計することは不要であると主張している。
本稿では,最先端の年代推定手法を統一的かつ同等の環境で評価することにより,ベンチマークの問題点に対処することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.817412580574242
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Comparing different age estimation methods poses a challenge due to the
unreliability of published results, stemming from inconsistencies in the
benchmarking process. Previous studies have reported continuous performance
improvements over the past decade using specialized methods; however, our
findings challenge these claims. We argue that, for age estimation tasks
outside of the low-data regime, designing specialized methods is unnecessary,
and the standard approach of utilizing cross-entropy loss is sufficient. This
paper aims to address the benchmark shortcomings by evaluating state-of-the-art
age estimation methods in a unified and comparable setting. We systematically
analyze the impact of various factors, including facial alignment, facial
coverage, image resolution, image representation, model architecture, and the
amount of data on age estimation results. Surprisingly, these factors often
exert a more significant influence than the choice of the age estimation method
itself. We assess the generalization capability of each method by evaluating
the cross-dataset performance for publicly available age estimation datasets.
The results emphasize the importance of using consistent data preprocessing
practices and establishing standardized benchmarks to ensure reliable and
meaningful comparisons. The source code is available at
https://github.com/paplhjak/Facial-Age-Estimation-Benchmark.
- Abstract（参考訳）: 異なる年齢推定法を比較することは、ベンチマークプロセスの不整合に起因する結果の信頼性の欠如による課題となる。
過去10年間に専門的な手法を用いて連続的なパフォーマンス改善を報告してきたが、これらの主張に異議を唱えた。
我々は,低データ環境外の年齢推定タスクでは,特殊手法の設計は不要であり,クロスエントロピー損失を利用する標準的なアプローチは十分であると主張する。
本稿では,最先端の年齢推定手法を統一的かつ匹敵する設定で評価することにより,ベンチマークの欠点を解決することを目的とする。
顔のアライメント,顔のカバレッジ,解像度,画像表現,モデルアーキテクチャ,年齢推定結果に対するデータ量など,さまざまな要因の影響を体系的に分析した。
驚くべきことに、これらの要因は年齢推定方法自体の選択よりも大きな影響を与えることが多い。
公開年齢推定データセットのクロスデータセット性能を評価することにより,各手法の一般化能力を評価する。
その結果、一貫性のあるデータ前処理プラクティスの使用と、信頼性と有意義な比較を確保するための標準ベンチマークを確立することの重要性が強調された。
ソースコードはhttps://github.com/paplhjak/Facial-Age-Estimation-Benchmarkで公開されている。
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