非監督顔ランドマーク検出

非教師ありの顔のランドマーク検出タスクは、ラベルの付いていないデータから顔の特徴を埋め込む表現を学習し、これらの埋め込みを使用して単純な回帰器を訓練して顔のランドマークの位置を予測することを目指しています。この方法ではまず、非教師あり環境で画像の低次元埋め込みを学習します。その後、回帰モデルを使用してこれらの埋め込みからランドマークの座標を復元することで、効率的かつ正確な顔のランドマーク局在化を達成します。この技術はコンピュータビジョン分野において重要な応用価値を持ち、特に大規模データセットでのアノテーションコストの削減やモデルの汎化性能向上に貢献します。