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学习用于无约束人脸对齐的多中心卷积网络(CCF-B)
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2021-03-13
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在本文中,我们提出了一种用于无约束人脸对齐的新型多中心卷积神经网络。 为了利用不同面部地标之间的结构相关性,我们根据其空间位置确定几个聚类。 我们对网络进行了预培训,以学习通用功能表示。 我们进一步微调了预训练模型,以强调分别定位特定的地标集群。 微调有助于平稳地搜索最优解,而不会过度偏离预先训练的模型。 通过结合多个微调模型,我们获得了出色的解决方案。 大量的实验表明,我们的方法具有处理极端遮挡以及姿势,表情,照明的复杂变化的卓越能力。 我们的方法的代码可在http- s://github.com/ZhiwenShao/MCNet获得。
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