2달 전
분리를 통한 집합: 반감독 스타일 변환을 활용한 얼굴 랜드마크 검출기 향상
Shengju Qian; Keqiang Sun; Wayne Wu; Chen Qian; Jiaya Jia

초록
얼굴 랜드마크 검출 또는 얼굴 정렬은 광범위하게 연구되어 온 기본적인 작업입니다. 본 논문에서는 새로운 관점의 얼굴 랜드마크 검출을 탐구하고, 이 관점이 추가적인 눈에 띄는 개선을 가져온다는 것을 입증합니다. 어떠한 얼굴 이미지든 조명, 질감, 이미지 환경을 포착하는 스타일 공간과 스타일 불변 구조 공간으로 분해될 수 있다는 점을 고려할 때, 우리의 핵심 아이디어는 각 개인의 분리된 스타일과 형태 공간을 활용하여 스타일 변환을 통해 기존 구조를 확장하는 것입니다. 이러한 확장된 합성 샘플을 사용하여, 우리의 반지도 학습 모델은 완전히 지도된 모델보다 크게 우수한 성능을 보였습니다. 광범위한 실험들은 WFLW, 300W, COFW, AFLW 데이터셋에서 최신 결과를 통해 우리의 아이디어의 효과성을 확인하였습니다. 제안된 구조는 일반적이며 어떤 얼굴 정렬 프레임워크에도 통합될 수 있습니다. 코드는 https://github.com/thesouthfrog/stylealign 에 공개적으로 제공됩니다.