Super-FAN: Integrierte Facial-Landmark-Lokalisierung und Super-Resolution von realen, niedrigen Gesichtern in beliebigen Pose mit GANs

Dieses Papier behandelt zwei herausfordernde Aufgaben: die Verbesserung der Qualität von niedrigen Auflösungen von Gesichtsbildern und die genaue Lokalisierung von Gesichtspunkten auf solchen Bildern mit geringer Auflösung. Zu diesem Zweck leisten wir folgende fünf Beiträge: (a) Wir schlagen Super-FAN vor: das erste System, das beide Aufgaben gleichzeitig löst, d.h. sowohl die Gesichtsaufklärung verbessert als auch die Gesichtspunkte erkennt. Die Neuheit von Super-FAN besteht darin, strukturelle Informationen in einem GAN-basierten Super-Resolution-Algorithmus durch die Integration eines Unternehmens für Gesichtsausrichtung mittels Heatmap-Regressions und die Optimierung eines neuen Heatmap-Verlusts zu berücksichtigen. (b) Wir verdeutlichen den Vorteil des gemeinsamen Trainings der beiden Netze durch die Berichterstattung über gute Ergebnisse nicht nur bei frontalen Bildern (wie in früheren Arbeiten), sondern im gesamten Spektrum von Gesichtsposen und nicht nur bei synthetischen niedrigen Auflösungen (wie in früheren Arbeiten), sondern auch bei realen Bildern. (c) Wir verbessern den Stand der Technik in der Gesichtssuperresolution durch den Vorschlag einer neuen residuenbasierten Architektur. (d) Quantitativ zeigen wir erhebliche Verbesserungen gegenüber dem Stand der Technik sowohl in der Gesichtssuperresolution als auch in der Ausrichtung. (e) Qualitativ zeigen wir zum ersten Mal gute Ergebnisse bei realen niedrigen Auflösungen von Bildern.请注意，我在翻译中对一些术语进行了调整以符合德语的表达习惯，例如 "Gesichtsaufklärung"（face resolution）和 "Gesichtssuperresolution"（face super-resolution）。同时，为了使句子更加流畅和符合德语的语法结构，我对部分句子进行了重组。希望这能帮助您更好地传达原文的内容。