論文の概要: Vec2Face: Scaling Face Dataset Generation with Loosely Constrained Vectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02979v2
- Date: Tue, 10 Sep 2024 22:37:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 20:02:24.926446
- Title: Vec2Face: Scaling Face Dataset Generation with Loosely Constrained Vectors
- Title（参考訳）: Vec2Face: 制約の少ないベクトルによる顔データセット生成のスケーリング
- Authors: Haiyu Wu, Jaskirat Singh, Sicong Tian, Liang Zheng, Kevin W. Bowyer,
- Abstract要約: Vec2Faceは、サンプルベクターのみを入力として使用する総合モデルである。
Vec2Faceは顔画像再構成によって管理されており、推論に便利に使用できる。
Vec2Faceは、1500万枚の画像を含む3万個のIDを効率的に合成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.02273216268032
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper studies how to synthesize face images of non-existent persons, to create a dataset that allows effective training of face recognition (FR) models. Two important goals are (1) the ability to generate a large number of distinct identities (inter-class separation) with (2) a wide variation in appearance of each identity (intra-class variation). However, existing works 1) are typically limited in how many well-separated identities can be generated and 2) either neglect or use a separate editing model for attribute augmentation. We propose Vec2Face, a holistic model that uses only a sampled vector as input and can flexibly generate and control face images and their attributes. Composed of a feature masked autoencoder and a decoder, Vec2Face is supervised by face image reconstruction and can be conveniently used in inference. Using vectors with low similarity among themselves as inputs, Vec2Face generates well-separated identities. Randomly perturbing an input identity vector within a small range allows Vec2Face to generate faces of the same identity with robust variation in face attributes. It is also possible to generate images with designated attributes by adjusting vector values with a gradient descent method. Vec2Face has efficiently synthesized as many as 300K identities with 15 million total images, whereas 60K is the largest number of identities created in the previous works. FR models trained with the generated HSFace datasets, from 10k to 300k identities, achieve state-of-the-art accuracy, from 92% to 93.52%, on five real-world test sets. For the first time, our model created using a synthetic training set achieves higher accuracy than the model created using a same-scale training set of real face images (on the CALFW test set).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の人物の顔画像を合成し,顔認識モデル(FR)を効果的に訓練するデータセットを作成する方法について検討する。
2つの重要なゴールは、(1) 多数の異なるアイデンティティ(クラス間分離)を生成し、(2) 個々のアイデンティティ(クラス内変異)の外観が広範囲に変化する能力である。
しかし、現存する作品
1)は通常、よく区切られたアイデンティティをいくつ生成できるかに制限される。
2) 属性拡張のために別個の編集モデルを無視するか、使用します。
本稿では,サンプルベクトルのみを入力とし,顔画像とその属性を柔軟に生成・制御できる総合モデルであるVec2Faceを提案する。
機能マスク付きオートエンコーダとデコーダで構成されたVec2Faceは、顔画像再構成によって監視され、推論に便利に使用できる。
Vec2Faceは、それらの間の類似性が低いベクトルを入力として使用し、よく分離されたIDを生成する。
入力IDベクトルを小さな範囲内でランダムに摂動することで、Vec2Faceは顔属性の頑健な変化で同一のIDの顔を生成することができる。
また、勾配降下法を用いてベクトル値を調整することにより、指定された属性を持つ画像を生成することもできる。
Vec2Faceは、1500万枚の画像を持つ300万枚のIDを効率よく合成している。
10kから300kまでのHSFaceデータセットでトレーニングされたFRモデルは、5つの実世界のテストセットで、最先端の精度を92%から93.52%に向上させる。
合成トレーニングセットを用いて作成したモデルは,実顔画像の同スケールトレーニングセット(CALFWテストセット)を用いて作成したモデルよりも高い精度を実現した。
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