Deep Alignment Network: A convolutional neural network for robust face alignment

最新推荐文章于 2024-10-18 12:31:42 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： alignment 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjjzhaohang/article/details/78100465
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论文介绍了一种级联的神经网络结构，用于实时面部地标跟踪。作者提出了利用前一帧预测结果来预测下一帧位置的方法，通过连接层生成地标热图、特征图像和变换，以进行仿射变换。该网络结构包括多个阶段，每个阶段由多个层组成，提取全局图像特征以解决定位问题，实现实时性能并保持高准确性。

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论文分析

论文提出了一种类似级联的神经网络结构。这一点上很遗憾，我在一个月之前也想到了这种模式。因为对于实时 Landmark 的跟踪，其实可以利用上一帧的预测结果来预测下一帧 Landmark 的位置。但现代大部分的 CNN 结构没办法办到。在与朋友的讨论中可以仿照RNN来建立时间线上的联系，解决在实时跟踪中的效率及时间稳定性。当时想动手设计并实现一个这样的网络，后来因为公司原因并没有动手，想法搁置。结果今天就看到 CVPR2017 上的这篇论文。看来以后有想法还是直接撸吧！

初窥网络架构

我自己原有的想法是，在测试阶段：对于一个输入 I ,给定一个初始形状 S0 S 0 。每一级神经网络输出的是根据输入图像得到的偏移估计 ΔS

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