論文の概要: Effective Adapter for Face Recognition in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01734v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 08:55:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 15:36:14.654144
• Title: Effective Adapter for Face Recognition in the Wild
• Title（参考訳）: 野生の顔認識のための効果的なアダプタ
• Authors: Yunhao Liu, Lu Qi, Yu-Ju Tsai, Xiangtai Li, Kelvin C.K. Chan, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 私たちは、画像が低品質で現実世界の歪みに悩まされる、野生の顔認識の課題に取り組みます。 従来のアプローチでは、劣化した画像や、顔の復元技術を使って強化された画像を直接訓練するが、効果がないことが証明された。 高品質な顔データセットで訓練された既存の顔認識モデルを強化するための効果的なアダプタを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.09252386558362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the challenge of face recognition in the wild, where images often suffer from low quality and real-world distortions. Traditional heuristic approaches-either training models directly on these degraded images or their enhanced counterparts using face restoration techniques-have proven ineffective, primarily due to the degradation of facial features and the discrepancy in image domains. To overcome these issues, we propose an effective adapter for augmenting existing face recognition models trained on high-quality facial datasets. The key of our adapter is to process both the unrefined and the enhanced images by two similar structures where one is fixed and the other trainable. Such design can confer two benefits. First, the dual-input system minimizes the domain gap while providing varied perspectives for the face recognition model, where the enhanced image can be regarded as a complex non-linear transformation of the original one by the restoration model. Second, both two similar structures can be initialized by the pre-trained models without dropping the past knowledge. The extensive experiments in zero-shot settings show the effectiveness of our method by surpassing baselines of about 3%, 4%, and 7% in three datasets. Our code will be publicly available at https://github.com/liuyunhaozz/FaceAdapter/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像が低品質で実世界の歪みをしばしば抱える野生動物における顔認識の課題に挑戦する。 従来のヒューリスティックなアプローチ-劣化した画像や顔の復元技術を使った強化された画像を直接トレーニングするモデル-は、主に顔の特徴の劣化と画像領域における不一致のため、効果が証明されていない。 これらの課題を克服するために、高品質な顔データセットで訓練された既存の顔認識モデルを強化する効果的なアダプタを提案する。 我々のアダプタの鍵は、未精製画像と拡張画像の両方を、一方が固定され他方がトレーニング可能な2つの類似した構造で処理することである。 このような設計は2つの利点を享受できる。 第一に、二重入力システムは、強調画像が復元モデルによって元の画像の複雑な非線形変換とみなすことができる顔認識モデルに対して様々な視点を提供しながら、ドメインギャップを最小化する。 第二に、両方の類似した構造は、過去の知識を落とさずに、事前訓練されたモデルによって初期化することができる。 ゼロショット設定による広範囲な実験では,3つのデータセットで約3%,4%,7%のベースラインを越え,本手法の有効性を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/liuyunhaozz/FaceAdapter/で公開されます。

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