Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weakly Supervised Pretraining and Multi-Annotator Supervised Finetuning for Facial Wrinkle Detection

論文の概要: Weakly Supervised Pretraining and Multi-Annotator Supervised Finetuning for Facial Wrinkle Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09952v1
Date: Mon, 19 Aug 2024 12:47:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 16:13:49.797115
Title: Weakly Supervised Pretraining and Multi-Annotator Supervised Finetuning for Facial Wrinkle Detection
Title（参考訳）: 顔のしわ検出のための弱教師付きプレトレーニングとマルチアノテータによるファインタニング
Authors: Ik Jun Moon, Junho Moon, Ikbeom Jang,
Abstract要約: 本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)という計算モデルを用いて,顔のひび割れの自動セグメンテーションを訓練できるかどうかを評価することである。皮膚の治療や診断を容易にするために使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.053801353100098995
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: 1. Research question: With the growing interest in skin diseases and skin aesthetics, the ability to predict facial wrinkles is becoming increasingly important. This study aims to evaluate whether a computational model, convolutional neural networks (CNN), can be trained for automated facial wrinkle segmentation. 2. Findings: Our study presents an effective technique for integrating data from multiple annotators and illustrates that transfer learning can enhance performance, resulting in dependable segmentation of facial wrinkles. 3. Meaning: This approach automates intricate and time-consuming tasks of wrinkle analysis with a deep learning framework. It could be used to facilitate skin treatments and diagnostics.
Abstract（参考訳）: 研究課題:皮膚疾患や皮膚美学への関心が高まり、顔のしわを予測する能力がますます重要になっている。本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)という計算モデルを用いて,顔のひび割れの自動セグメンテーションを訓練できるかどうかを評価することである。研究は,複数のアノテータからのデータを統合するための効果的な手法を示し,移動学習が性能を向上させることを示し,顔のしわのセグメンテーションを行う。 3. 意味: このアプローチは、深層学習フレームワークを用いて、輪郭分析の複雑で時間を要するタスクを自動化する。皮膚の治療や診断を容易にするために使用できる。

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