論文の概要: EFHQ: Multi-purpose ExtremePose-Face-HQ dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17205v4
• Date: Thu, 11 Apr 2024 18:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 19:25:50.667498
• Title: EFHQ: Multi-purpose ExtremePose-Face-HQ dataset
• Title（参考訳）: EFHQ: 多目的ExtremePose-Face-HQデータセット
• Authors: Trung Tuan Dao, Duc Hong Vu, Cuong Pham, Anh Tran,
• Abstract要約: この研究は、Extreme Pose Face High-Qualityデータセット(EFHQ)と呼ばれる新しいデータセットを導入し、極端なポーズで顔の最大450kの高品質な画像を含む。 このような膨大なデータセットを生成するために、我々は、新しく精巧なデータセット処理パイプラインを使用して、2つの公開データセットをキュレートする。 我々のデータセットは、顔合成と2D/3D対応のGAN、拡散ベースの顔生成、顔の再現など、さまざまな顔関連タスクに関する既存のデータセットを補完することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8194090162317431
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The existing facial datasets, while having plentiful images at near frontal views, lack images with extreme head poses, leading to the downgraded performance of deep learning models when dealing with profile or pitched faces. This work aims to address this gap by introducing a novel dataset named Extreme Pose Face High-Quality Dataset (EFHQ), which includes a maximum of 450k high-quality images of faces at extreme poses. To produce such a massive dataset, we utilize a novel and meticulous dataset processing pipeline to curate two publicly available datasets, VFHQ and CelebV-HQ, which contain many high-resolution face videos captured in various settings. Our dataset can complement existing datasets on various facial-related tasks, such as facial synthesis with 2D/3D-aware GAN, diffusion-based text-to-image face generation, and face reenactment. Specifically, training with EFHQ helps models generalize well across diverse poses, significantly improving performance in scenarios involving extreme views, confirmed by extensive experiments. Additionally, we utilize EFHQ to define a challenging cross-view face verification benchmark, in which the performance of SOTA face recognition models drops 5-37% compared to frontal-to-frontal scenarios, aiming to stimulate studies on face recognition under severe pose conditions in the wild.
• Abstract（参考訳）: 既存の顔データセットは、正面近のビューで豊富な画像を持っているが、極端な頭部ポーズのイメージが欠けているため、プロファイルやピッチされた顔を扱う際に、ディープラーニングモデルのパフォーマンスが低下する。 この研究は、Extreme Pose Face High-Quality Dataset (EFHQ)と呼ばれる新しいデータセットを導入することで、このギャップに対処することを目的としている。 このような膨大なデータセットを生成するために、我々は、新しく精巧なデータセット処理パイプラインを使用して、さまざまな設定でキャプチャされた高解像度の顔ビデオを含む、VFHQとCelebV-HQの2つの公開データセットをキュレートする。 我々のデータセットは、顔合成と2D/3D対応のGAN、拡散ベースの顔生成、顔の再現など、さまざまな顔関連タスクに関する既存のデータセットを補完することができる。 具体的には、EFHQを使用したトレーニングは、モデルがさまざまなポーズにまたがって適切に一般化し、極端なビューを含むシナリオのパフォーマンスを大幅に向上するのに役立つ。 さらに、我々はEFHQを用いて、正面から正面までのシナリオと比較して、SOTA顔認識モデルの性能が5～37%低下し、野生の厳しいポーズ条件下での顔認識の研究を刺激することを目的とした、挑戦的なクロスビュー顔認証ベンチマークを定義する。

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