之前问题:

之前heatmap regression的loss 使用MSE 造成模糊;

背景前景同权重,引入背景不确定性因素的干扰;

所以会预测出一个a blurry and dilated heatmap with low intensity;

再有就是,经过stacked Hourglass 网络,一放大,一缩小的反复操作之后不能精确的捕获坐标信息了;

啊!

论文贡献:

  1. 改进了Wing loss,提出了Adaptive Wing loss,实现了前景和背景的误差平衡
  2. 提出了提前编码坐标信息的CoordConv
  3. 提出了将关键点的边界Boundary和关键点landmark一起训练的思路。

整体网络结构:

整体模型结构N=4个hourglass模块。输入图像大小为256*256,输出图像大小为64*64。

输入图像为人脸检测得到的图像,会对该图像进行长宽各10%的扩充。

预测的特征图包含c个通道的landmarks和1个通道的boundary。其中,landmarks表示人脸关键点,一个channel预测一个点,boundary表示人脸轮廓的分割的线。

Landmarks+boundary一起预测有助于促进网络学习的更好。
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