論文の概要: Boosting Facial Action Unit Detection Through Jointly Learning Facial
Landmark Detection and Domain Separation and Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05207v5
- Date: Mon, 4 Mar 2024 12:42:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 02:21:25.133011
- Title: Boosting Facial Action Unit Detection Through Jointly Learning Facial
Landmark Detection and Domain Separation and Reconstruction
- Title（参考訳）: 顔のランドマーク検出とドメイン分離・再構築の協調学習による顔行動単位検出の促進
- Authors: Ziqiao Shang, Li Yu
- Abstract要約: AUドメインの分離と再構築と顔のランドマーク検出を共同で学習するマルチタスク学習を導入した新しいAU検出フレームワークを提案する。
また,単純なプロジェクタによるコントラッシブ・ラーニングとコントラッシブ・ロスの改善に基づく新たな特徴アライメント手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4150617622399055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently how to introduce large amounts of unlabeled facial images in the
wild into supervised Facial Action Unit (AU) detection frameworks has become a
challenging problem. In this paper, we propose a new AU detection framework
where multi-task learning is introduced to jointly learn AU domain separation
and reconstruction and facial landmark detection by sharing the parameters of
homostructural facial extraction modules. In addition, we propose a new feature
alignment scheme based on contrastive learning by simple projectors and an
improved contrastive loss, which adds four additional intermediate supervisors
to promote the feature reconstruction process. Experimental results on two
benchmarks demonstrate our superiority against the state-of-the-art methods for
AU detection in the wild.
- Abstract（参考訳）: 近年,非ラベル顔画像の多数を監督的顔行動単位(AU)検出フレームワークに導入する方法が課題となっている。
本稿では,AUドメインの分離と再構築,および顔のランドマーク検出をホモ構造的顔抽出モジュールのパラメータを共有することで共同で学習するマルチタスク学習を実現する新しいAU検出フレームワークを提案する。
さらに,単純なプロジェクタによるコントラスト学習に基づく新たな特徴アライメントスキームと,コントラスト損失の改善を提案する。
2つのベンチマークによる実験結果は、野生でのAU検出の最先端手法に対する我々の優位性を示している。
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