論文の概要: Facial Wrinkle Segmentation for Cosmetic Dermatology: Pretraining with Texture Map-Based Weak Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10060v2
- Date: Thu, 12 Sep 2024 12:39:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 21:10:23.557841
- Title: Facial Wrinkle Segmentation for Cosmetic Dermatology: Pretraining with Texture Map-Based Weak Supervision
- Title（参考訳）: 化粧品皮膚症に対する顔面神経根切開術 : テクスチャーマップに基づく弱視による前向きトレーニング
- Authors: Junho Moon, Haejun Chung, Ikbeom Jang,
- Abstract要約: 私たちは、NVIDIA FFHQデータセットの拡張である、最初の公開顔しわデータセット 'FFHQ-Wrinkle' を構築し、リリースします。
人間のラベル付き1000枚の画像と、自動生成された弱いラベル付き5万枚の画像が含まれている。
このデータセットは、研究コミュニティが高度なしわ検出アルゴリズムを開発する基盤となる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.053801353100098995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Facial wrinkle detection plays a crucial role in cosmetic dermatology. Precise manual segmentation of facial wrinkles is challenging and time-consuming, with inherent subjectivity leading to inconsistent results among graders. To address this issue, we propose two solutions. First, we build and release the first public facial wrinkle dataset, 'FFHQ-Wrinkle', an extension of the NVIDIA FFHQ dataset. It includes 1,000 images with human labels and 50,000 images with automatically generated weak labels. This dataset could serve as a foundation for the research community to develop advanced wrinkle detection algorithms. Second, we introduce a simple training strategy utilizing texture maps, applicable to various segmentation models, to detect wrinkles across the face. Our two-stage training strategy first pretrain models on a large dataset with weak labels (N=50k), or masked texture maps generated through computer vision techniques, without human intervention. We then finetune the models using human-labeled data (N=1k), which consists of manually labeled wrinkle masks. The network takes as input a combination of RGB and masked texture map of the image, comprising four channels, in finetuning. We effectively combine labels from multiple annotators to minimize subjectivity in manual labeling. Our strategies demonstrate improved segmentation performance in facial wrinkle segmentation both quantitatively and visually compared to existing pretraining methods. The dataset is available at https://github.com/labhai/ffhq-wrinkle-dataset.
- Abstract（参考訳）: 顔のしわ検出は美容皮膚学において重要な役割を担っている。
顔のしわの精密な手作業分割は困難で時間を要するが,本質的な主観性は小学生の間に矛盾する結果をもたらす。
この問題に対処するため、我々は2つの解決策を提案する。
まず、NVIDIA FFHQデータセットの拡張である、最初の公開顔しわデータセット 'FFHQ-Wrinkle' を構築し、リリースします。
人間のラベル付き1000枚の画像と、自動生成された弱いラベル付き5万枚の画像が含まれている。
このデータセットは、研究コミュニティが高度なしわ検出アルゴリズムを開発する基盤となる可能性がある。
第2に,様々なセグメンテーションモデルに適用可能なテクスチャマップを用いた簡単なトレーニング手法を導入し,顔のしわを検出する。
我々の2段階のトレーニング戦略は、まず、弱いラベル(N=50k)を持つ大きなデータセット上の事前トレーニングモデル、またはコンピュータビジョン技術によって生成されるマスク付きテクスチャマップを人間の介入なしに作成する。
次に、手動でラベル付けされた輪郭マスクからなる人間ラベル付きデータ(N=1k)を用いてモデルを微調整する。
ネットワークは、4つのチャンネルからなる画像のRGBとマスクされたテクスチャマップの組み合わせを微調整で入力する。
手動ラベリングにおいて、複数のアノテータのラベルを効果的に組み合わせ、主観性を最小化する。
本手法は,既存の事前訓練法と比較して,顔のひび割れのセグメンテーションにおけるセグメンテーション性能を定量的および視覚的に向上させるものである。
データセットはhttps://github.com/labhai/ffhq-wrinkle-datasetで公開されている。
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