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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02544v2
• Date: Fri, 23 Aug 2024 10:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 19:37:13.535580
• 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, Jin Yuan, Yong Rui, Hongtao Lu, Kui Jia,
• Abstract要約: 本研究では,最初の半教師なしヘッドポーズ推定手法であるSemiUHPEを提案する。 本手法は,野生頭部のアスペクト比不変収穫が,それまで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いう観測に基づいている。 実験とアブレーション研究は、SemiUHPEが既存の手法を公開ベンチマークで大きく上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.08319512840091
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing research on unconstrained in-the-wild head pose estimation suffers from the flaws of its datasets, which consist of either numerous samples by non-realistic synthesis or constrained collection, or small-scale natural images yet with plausible manual annotations. To alleviate it, we propose the first semi-supervised unconstrained head pose estimation method SemiUHPE, which can leverage abundant easily available unlabeled head images. Technically, we choose semi-supervised rotation regression and adapt it to the error-sensitive and label-scarce problem of unconstrained head pose. Our method is based on the observation that the aspect-ratio invariant cropping of wild heads is superior to the previous landmark-based affine alignment given that landmarks of unconstrained human heads are usually unavailable, especially for less-explored non-frontal heads. Instead of using an empirically fixed threshold to filter out pseudo labeled heads, we propose dynamic entropy based filtering to adaptively remove unlabeled outliers as training progresses by updating the threshold in multiple stages. We then revisit the design of weak-strong augmentations and improve it by devising two novel head-oriented strong augmentations, termed pose-irrelevant cut-occlusion and pose-altering rotation consistency respectively. Extensive experiments and ablation studies show that SemiUHPE outperforms existing methods greatly on public benchmarks under both the front-range and full-range settings. Code is released in \url{https://github.com/hnuzhy/SemiUHPE}.
• Abstract（参考訳）: 既存研究では、非現実的な合成や制約されたコレクションによる多数のサンプルからなり、また、手動による手動による手動による小さな自然画像から成っているデータセットの欠陥に悩まされている。 そこで本研究では,手軽に手軽に手軽に利用できるヘッドポーズ推定手法であるSemiUHPEを提案する。 技術的には、半教師付き回転回帰を選択し、非拘束な頭部ポーズの誤差に敏感でラベルスカースな問題に適応する。 本手法は, 野生の頭部のアスペクト比不変な収穫が, 従来のランドマークに基づくアフィンアライメントよりも優れているという観察に基づいている。 実験的に固定された閾値を用いて擬似ラベル付きヘッドをフィルタリングする代わりに、動的エントロピーに基づくフィルタリングを提案する。 次に,弱張力強化の設計を再考し,それぞれ「ポーズ非関連カット・オクルージョン」と「ポーズ-アタリング・ローテーション・一貫性」と呼ばれる2つの新しい頭部指向強強化を考案して改善する。 大規模な実験とアブレーション研究により、SemiUHPEは、フロントレンジとフルレンジの両方の設定下での公開ベンチマークにおいて、既存の手法を大幅に上回っていることが示されている。 コードは \url{https://github.com/hnuzhy/SemiUHPE} でリリースされる。

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