論文の概要: Improving Facial Landmark Detection Accuracy and Efficiency with Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06029v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 05:30:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:48:59.441656
• Title: Improving Facial Landmark Detection Accuracy and Efficiency with Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留による顔のランドマーク検出精度と効率の改善
• Authors: Zong-Wei Hong, Yu-Chen Lin,
• Abstract要約: 本稿では,知識蒸留法の開発を通じて,これらの課題に対処する新しいアプローチを提案する。 私たちの目標は、さまざまな条件下で顔のランドマークを正確に特定できるモデルを設計することです。 この手法は成功し、IEEE ICME 2024 PAIRコンペティションの参加者165人中6位に終わった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.779050216649159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The domain of computer vision has experienced significant advancements in facial-landmark detection, becoming increasingly essential across various applications such as augmented reality, facial recognition, and emotion analysis. Unlike object detection or semantic segmentation, which focus on identifying objects and outlining boundaries, faciallandmark detection aims to precisely locate and track critical facial features. However, deploying deep learning-based facial-landmark detection models on embedded systems with limited computational resources poses challenges due to the complexity of facial features, especially in dynamic settings. Additionally, ensuring robustness across diverse ethnicities and expressions presents further obstacles. Existing datasets often lack comprehensive representation of facial nuances, particularly within populations like those in Taiwan. This paper introduces a novel approach to address these challenges through the development of a knowledge distillation method. By transferring knowledge from larger models to smaller ones, we aim to create lightweight yet powerful deep learning models tailored specifically for facial-landmark detection tasks. Our goal is to design models capable of accurately locating facial landmarks under varying conditions, including diverse expressions, orientations, and lighting environments. The ultimate objective is to achieve high accuracy and real-time performance suitable for deployment on embedded systems. This method was successfully implemented and achieved a top 6th place finish out of 165 participants in the IEEE ICME 2024 PAIR competition.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの領域は、顔認識や顔認識、感情分析といった様々な応用において、顔とランドマークの検出において顕著な進歩を経験してきた。 オブジェクトの検出やセマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)とは異なり、顔のランドマーク検出は重要な顔の特徴を正確に見つけ、追跡することを目的としている。 しかし、計算資源が限られている組込みシステムにディープラーニングに基づく顔ランドマーク検出モデルをデプロイすることは、特に動的設定において、顔の特徴の複雑さのために課題を生じさせる。 さらに、多様な民族や表現にまたがる堅牢性を確保することで、さらなる障害が生じる。 既存のデータセットは、特に台湾のような人口の中で、顔のニュアンスを包括的に表現していないことが多い。 本稿では,知識蒸留法の開発を通じて,これらの課題に対処する新しいアプローチを提案する。 より大規模なモデルからより小さなモデルに知識を移すことで、顔のランドマーク検出タスクに特化して、軽量でパワフルなディープラーニングモデルを作ることを目指している。 我々の目標は、多様な表情、向き、照明環境を含む様々な条件下で、顔のランドマークを正確に特定できるモデルを設計することです。 最終的な目的は、組み込みシステムへのデプロイに適した高精度でリアルタイムなパフォーマンスを実現することである。 この手法は成功し、IEEE ICME 2024 PAIRコンペティションの参加者165人中6位に終わった。

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