論文の概要: Occlusion-Aware Deep Convolutional Neural Network via Homogeneous Tanh-transforms for Face Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15323v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 14:20:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 13:55:42.657419
• Title: Occlusion-Aware Deep Convolutional Neural Network via Homogeneous Tanh-transforms for Face Parsing
• Title（参考訳）: 顔解析のための均質タン変換による閉塞型深部畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Weihua Liu, Chaochao Lin, Haoping Yu, Said Boumaraf, Zhaoqiong Pi
• Abstract要約: 顔解析は、各意味的顔成分に対して画素単位のラベルマップを推論する。 画像の照明理論に触発されて,画像前処理のための新しい均一なタン変換を提案する。 本稿では,隠蔽顔解析のためのオクルージョン対応畳み込みニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5437298646956507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face parsing infers a pixel-wise label map for each semantic facial component. Previous methods generally work well for uncovered faces, however overlook the facial occlusion and ignore some contextual area outside a single face, especially when facial occlusion has become a common situation during the COVID-19 epidemic. Inspired by the illumination theory of image, we propose a novel homogeneous tanh-transforms for image preprocessing, which made up of four tanh-transforms, that fuse the central vision and the peripheral vision together. Our proposed method addresses the dilemma of face parsing under occlusion and compresses more information of surrounding context. Based on homogeneous tanh-transforms, we propose an occlusion-aware convolutional neural network for occluded face parsing. It combines the information both in Tanh-polar space and Tanh-Cartesian space, capable of enhancing receptive fields. Furthermore, we introduce an occlusion-aware loss to focus on the boundaries of occluded regions. The network is simple and flexible, and can be trained end-to-end. To facilitate future research of occluded face parsing, we also contribute a new cleaned face parsing dataset, which is manually purified from several academic or industrial datasets, including CelebAMask-HQ, Short-video Face Parsing as well as Helen dataset and will make it public. Experiments demonstrate that our method surpasses state-of-art methods of face parsing under occlusion.
• Abstract（参考訳）: 顔解析は、各意味的顔成分のピクセル単位のラベルマップを推論する。 しかし、特に新型コロナウイルスの流行で顔の閉塞が一般的な状況になった場合、顔の閉塞を見逃し、単一の顔の外のいくつかの文脈的領域を無視している。 画像の照明理論に着想を得て,中心視と周辺視を融合させる4つのタン変換からなる,画像前処理のための新しい均一タン変換を提案する。 提案手法は咬合下の顔解析のジレンマに対処し,周辺状況のさらなる情報を圧縮する。 均質なtanh変換に基づいて,隠蔽顔解析のためのオクルージョン対応畳み込みニューラルネットワークを提案する。 タン・ポーラ空間とタン・カルテシアン空間の両方で情報を結合し、受容場を拡張できる。 さらに,閉塞領域の境界に焦点を合わせるために,閉塞認識損失を導入する。 ネットワークはシンプルで柔軟性があり、エンドツーエンドでトレーニングできる。 このデータセットは、CelebAMask-HQ、Short-Video Face Parsing、およびHelenデータセットを含むいくつかの学術的または産業的なデータセットから手動で精製され、公開されます。 実験により, 咬合下の顔解析の最先端手法を超越することを示す。

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