論文の概要: Semi-Supervised Unconstrained Head Pose Estimation in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02544v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 08:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:10:13.046538
• Title: Semi-Supervised Unconstrained Head Pose Estimation in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における半監督型非拘束型頭部電位推定
• Authors: Huayi Zhou, Fei Jiang, Hongtao Lu,
• Abstract要約: そこで本研究では,最初の半教師なし頭部ポーズ推定手法を提案する。 SemiUHPEは、フロントレンジとフルレンジの両方で、公開ベンチマークの大幅な改善により、SOTAを上回ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.511869606061804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing head pose estimation datasets are either composed of numerous samples by non-realistic synthesis or lab collection, or limited images by labor-intensive annotating. This makes deep supervised learning based solutions compromised due to the reliance on generous labeled data. To alleviate it, we propose the first semi-supervised unconstrained head pose estimation (SemiUHPE) method, which can leverage a large amount of unlabeled wild head images. Specifically, we follow the recent semi-supervised rotation regression, and focus on the diverse and complex head pose domain. Firstly, we claim that the aspect-ratio invariant cropping of heads is superior to the previous landmark-based affine alignment, which does not fit unlabeled natural heads or practical applications where landmarks are often unavailable. Then, instead of using an empirically fixed threshold to filter out pseudo labels, we propose the dynamic entropy-based filtering by updating thresholds for adaptively removing unlabeled outliers. Moreover, we revisit the design of weak-strong augmentations, and further exploit its superiority by devising two novel head-oriented strong augmentations named pose-irrelevant cut-occlusion and pose-altering rotation consistency. Extensive experiments show that SemiUHPE can surpass SOTAs with remarkable improvements on public benchmarks under both front-range and full-range. Our code is released in \url{https://github.com/hnuzhy/SemiUHPE}.
• Abstract（参考訳）: 既存の頭部ポーズ推定データセットは、非現実的な合成や実験室の収集によって多数のサンプルで構成されているか、労働集約的な注釈による限られた画像で構成されている。 これにより、寛大なラベル付きデータに依存するため、深い教師付き学習ベースのソリューションが妥協される。 そこで本研究では,大量の野生の頭部画像を利用する半教師付き非拘束型頭部ポーズ推定法(SemiUHPE)を提案する。 具体的には、最近の半教師付き回転回帰に追従し、多様で複雑な頭部ポーズ領域に焦点を当てる。 第一に、頭部のアスペクト比不変な収穫は、ラベルのない自然の頭部やランドマークがしばしば利用できない実用的な用途に適合しない、以前のランドマークベースのアフィンアライメントよりも優れていると主張する。 そこで,実験的に固定されたしきい値を用いて擬似ラベルをフィルタリングする代わりに,ラベルなしの外れ値を適応的に除去するしきい値の更新による動的エントロピーに基づくフィルタリングを提案する。 さらに,弱張力強化の設計を再考し,その優位性を更に活用するために,ポーズ非関連カットオクルージョンとポーズ-アターリング回転整合性という2つの新しい頭部指向強強化法を考案した。 大規模な実験により、SemiUHPEは、フロントレンジとフルレンジの両方で、公開ベンチマークに顕著な改善を加えながら、SOTAを超えることができることが示された。 私たちのコードは \url{https://github.com/hnuzhy/SemiUHPE} でリリースされています。

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