Unsupervised Facial Landmark Detection

비지도 얼굴 랜드마크 검출 작업은 라벨이 없는 데이터를 통해 얼굴 특징의 임베딩 표현을 학습하고, 이러한 임베딩을 사용하여 간단한 회귀 모델을 훈련시켜 얼굴 랜드마크의 위치를 예측하는 것을 목표로 합니다. 이 방법은 먼저 비지도 환경에서 이미지의 저차원 임베딩을 학습한 후, 회귀 모델을 사용하여 이러한 임베딩에서 랜드마크의 좌표를 복원하여 효율적이고 정확한 얼굴 랜드마크 위치 결정을 실현합니다. 이 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 특히 대규모 데이터셋에서 주석 비용을 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 유용합니다.