論文の概要: Normalized Validity Scores for DNNs in Regression based Eye Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11665v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 11:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 15:37:57.410931
• Title: Normalized Validity Scores for DNNs in Regression based Eye Feature Extraction
• Title（参考訳）: 回帰型アイ特徴抽出におけるDNNの正規化妥当性スコア
• Authors: Wolfgang Fuhl,
• Abstract要約: 我々は、目覚ましい妥当性の喪失を改善することを提案する。 ランドマーク検出は, 頭部ポーズ推定, 眼球形状抽出, 瞳孔, 虹彩のセグメンテーションに広く用いられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9155684383461983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an improvement to the landmark validity loss. Landmark detection is widely used in head pose estimation, eyelid shape extraction, as well as pupil and iris segmentation. There are numerous additional applications where landmark detection is used to estimate the shape of complex objects. One part of this process is the accurate and fine-grained detection of the shape. The other part is the validity or inaccuracy per landmark, which can be used to detect unreliable areas, where the shape possibly does not fit, and to improve the accuracy of the entire shape extraction by excluding inaccurate landmarks. We propose a normalization in the loss formulation, which improves the accuracy of the entire approach due to the numerical balance of the normalized inaccuracy. In addition, we propose a margin for the inaccuracy to reduce the impact of gradients, which are produced by negligible errors close to the ground truth.
• Abstract（参考訳）: 我々は、目覚ましい妥当性の喪失を改善することを提案する。 ランドマーク検出は, 頭部ポーズ推定, 眼球形状抽出, 瞳孔, 虹彩のセグメンテーションに広く用いられている。 複雑な物体の形状を推定するためにランドマーク検出を用いるアプリケーションも数多く存在する。 このプロセスの1つは、形状の正確かつきめ細かな検出である。 その他の部分はランドマーク毎の妥当性または不正確性であり、不正確なランドマークを除外することで、形状が適合しない可能性のある不確実な領域を検出し、全体の形状抽出の精度を向上させるために使用できる。 損失定式化における正規化を提案し、正規化不正確性の数値的バランスによるアプローチ全体の精度を向上させる。 さらに, 基底真実に近い無視可能な誤りによって生じる勾配の影響を低減するために, 不正確さのマージンを提案する。

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