論文の概要: Semi-Supervised Unconstrained Head Pose Estimation in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02544v3
- Date: Wed, 12 Feb 2025 09:52:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:46:09.425754
- 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, 前回のランドマークに基づくアフィンアライメントよりも, 野生の頭部のアスペクト比不変収穫が優れているという観測に基づいている。
提案手法は, 汎用物体回転回帰法や3次元頭部再構成法など, その他の密接に関連する問題を解く上でも有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.08319512840091
- License:
- 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. This makes fully-supervised solutions compromised due to the reliance on generous labels. 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 previous landmark-based affine alignment given that landmarks of unconstrained human heads are usually unavailable, especially for underexplored non-frontal heads. Instead of using a pre-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 its counterparts greatly on public benchmarks under both the front-range and full-range settings. Furthermore, our proposed method is also beneficial for solving other closely related problems, including generic object rotation regression and 3D head reconstruction, demonstrating good versatility and extensibility. Code is in 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。
これにより、寛大なラベルに依存するため、完全な教師付きソリューションが妥協される。
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。
固定しきい値を用いて疑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、その性能を大きく上回っていることが示されている。
さらに, 提案手法は, 汎用物体の回転回帰や3次元頭部再構成といった他の密接な問題の解決にも有用であり, 優れた汎用性と拡張性を示す。
コードはhttps://github.com/hnuzhy/SemiUHPEにある。
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