Recently, deep learning-based facial landmark detection for in-the-wild faces
has achieved significant improvement. However, there are still challenges in
face landmark detection in other domains (e.g. cartoon, c
提出了一种新的 AU 检测框架，其中引入了多任务学习，通过共享同构面部提取模块的参数来共同学习 AU 领域分离和重建以及面部标志检测。此外，提出了一种基于对比学习和改进的对比损失的新特征对齐方案，通过添加四个中间监督器来促进特征重建过程。在两个基准测试上的实验结果表明，对于野外 AU 检测，我们优于现有的方法。
通过对于一种现有的照片风格转换算法进行简单的修改，本文展示了应用于真实图像时的深度神经网络有效利用合成数据的方法，提高了合成图像到真实图像的领域适应性。我们在语义分割和物体检测的四个合成到真实的任务上进行了广泛的实验验证，展示了我们的方法在基于分割和物体检测的度量方面超越了任何当前的基于 GAN 的图像翻译方法的性能。此外，我们还通过距离分析方法，展示了我们的算法在缩小他们之间距离并且将合成数据转换为真实数据方面得到的显著效果。