論文の概要: General vs. Long-Tailed Age Estimation: An Approach to Kill Two Birds with One Stone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10129v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 16:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 13:20:14.420724
• Title: General vs. Long-Tailed Age Estimation: An Approach to Kill Two Birds with One Stone
• Title（参考訳）: general vs. long-tailed age estimation: an approach to kill two birds with one stone
• Authors: Zenghao Bao, Zichang Tan, Jun Li, Jun Wan, Xibo Ma, Zhen Lei
• Abstract要約: 本稿では, GLAE という, シンプルで効果的で柔軟な訓練パラダイムを提案する。 私たちのGLAEはMorph IIを驚くほど改善し、それぞれ1.14年と1.27年で最低のMAEとCMAEに達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.849311629912734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial age estimation has received a lot of attention for its diverse application scenarios. Most existing studies treat each sample equally and aim to reduce the average estimation error for the entire dataset, which can be summarized as General Age Estimation. However, due to the long-tailed distribution prevalent in the dataset, treating all samples equally will inevitably bias the model toward the head classes (usually the adult with a majority of samples). Driven by this, some works suggest that each class should be treated equally to improve performance in tail classes (with a minority of samples), which can be summarized as Long-tailed Age Estimation. However, Long-tailed Age Estimation usually faces a performance trade-off, i.e., achieving improvement in tail classes by sacrificing the head classes. In this paper, our goal is to design a unified framework to perform well on both tasks, killing two birds with one stone. To this end, we propose a simple, effective, and flexible training paradigm named GLAE, which is two-fold. Our GLAE provides a surprising improvement on Morph II, reaching the lowest MAE and CMAE of 1.14 and 1.27 years, respectively. Compared to the previous best method, MAE dropped by up to 34%, which is an unprecedented improvement, and for the first time, MAE is close to 1 year old. Extensive experiments on other age benchmark datasets, including CACD, MIVIA, and Chalearn LAP 2015, also indicate that GLAE outperforms the state-of-the-art approaches significantly.
• Abstract（参考訳）: 顔の年齢推定は、様々なアプリケーションシナリオで多くの注目を集めています。 既存の研究の多くは、各サンプルを等しく扱い、データセット全体の平均推定誤差を減らし、一般年齢推定(General Age Estimation)とまとめることができる。 しかしながら、データセットに広く見られるロングテール分布のため、すべてのサンプルを等しく扱うことは、必然的にモデルがヘッドクラス(通常、大多数のサンプルを持つ大人)に偏る。 これに基づいて、いくつかの研究は、各クラスが尾のクラス(少数のサンプルを含む)のパフォーマンスを改善するために等しく扱われるべきであることを示唆している。 しかし、ロングテール年齢推定は、通常、パフォーマンス上のトレードオフ、すなわち、ヘッドクラスを犠牲にしてテールクラスの改善を達成する。 本稿の目的は,両タスクでうまく機能する統一フレームワークをデザインし,一つの石で2羽の鳥を殺傷させることである。 この目的のために, GLAE という, シンプルで効果的で柔軟な訓練パラダイムを提案する。 私たちのGLAEはMorph IIを驚くほど改善し、それぞれ1.14年と1.27年で最低のMAEとCMAEに達した。 前回のベストメソッドと比較して、MAEは前例のない改善であり、MAEは1歳近くである。 CACD、MIVIA、Chalearn LAP 2015など、他の年齢ベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、GLAEが最先端のアプローチを大幅に上回っていることを示している。

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