Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Real-Time Multi-Task Learning System for Joint Detection of Face, Facial Landmark and Head Pose

論文の概要: A Real-Time Multi-Task Learning System for Joint Detection of Face, Facial Landmark and Head Pose

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11773v1
Date: Thu, 21 Sep 2023 04:15:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-22 16:52:43.910314
Title: A Real-Time Multi-Task Learning System for Joint Detection of Face, Facial Landmark and Head Pose
Title（参考訳）: 顔, 顔ランドマーク, 頭部ポーズの同時検出のためのリアルタイムマルチタスク学習システム
Authors: Qingtian Wu and Liming Zhang
Abstract要約: 極度の頭位姿勢は、さまざまな顔分析タスクに共通の課題をもたらす。本稿では,これらのタスクの統合,特に大角顔のポーズによって生じる複雑さに対処することに焦点を当てる。本研究の主な貢献は,リアルタイムマルチタスク検出システムの提案である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.661587008381534
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Extreme head postures pose a common challenge across a spectrum of facial analysis tasks, including face detection, facial landmark detection (FLD), and head pose estimation (HPE). These tasks are interdependent, where accurate FLD relies on robust face detection, and HPE is intricately associated with these key points. This paper focuses on the integration of these tasks, particularly when addressing the complexities posed by large-angle face poses. The primary contribution of this study is the proposal of a real-time multi-task detection system capable of simultaneously performing joint detection of faces, facial landmarks, and head poses. This system builds upon the widely adopted YOLOv8 detection framework. It extends the original object detection head by incorporating additional landmark regression head, enabling efficient localization of crucial facial landmarks. Furthermore, we conduct optimizations and enhancements on various modules within the original YOLOv8 framework. To validate the effectiveness and real-time performance of our proposed model, we conduct extensive experiments on 300W-LP and AFLW2000-3D datasets. The results obtained verify the capability of our model to tackle large-angle face pose challenges while delivering real-time performance across these interconnected tasks.
Abstract（参考訳）: 極端な頭部姿勢は、顔検出、顔ランドマーク検出(fld)、頭部ポーズ推定(hpe)など、さまざまな顔分析タスクにおいて共通の課題となる。これらのタスクは相互依存しており、正確なFLDは堅牢な顔検出に依存し、HPEはこれらのキーポイントと複雑に関連付けられている。本稿では,これらのタスクの統合,特に大角顔のポーズによって生じる複雑さに対処することに焦点を当てる。本研究の主な貢献は、顔、顔のランドマーク、頭部のポーズを同時に検出できるリアルタイムマルチタスク検出システムを提案することである。このシステムは広く採用されているyolov8検出フレームワークに基づいている。ランドマーク回帰ヘッドを追加することで、オリジナルのオブジェクト検出ヘッドを拡張し、重要な顔ランドマークの効率的なローカライズを可能にする。さらに、元のyolov8フレームワークで様々なモジュールの最適化と拡張を行います。提案モデルの有効性と実時間性能を検証するため,300W-LPおよびAFLW2000-3Dデータセットについて広範な実験を行った。その結果,これらのタスク間でリアルタイムパフォーマンスを提供しながら,大角面の課題に対処できるモデルの能力を検証することができた。

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