heatmap regression | BriefGPT

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面部特征点定位的亚像素热图回归
本文提出了一种新的基于连续分布的热图编码与解码方法以及引入 Siamese-based 训练策略，显著提高了面部特征定位的准确度，并在多个数据集上取得了新的最先进结果。
PDF3 years ago
CVPR重新思考基于热力图回归的自下而上的人体姿势估计
本研究提出了基于尺寸自适应和权重自适应的热度图回归方法用于人体姿态估计，通过适应性地调整每个关键点的标准偏差以更好地面对人体尺度以及标注的不确定性。实验证明，该方法可以显著提高底部姿态估计的准确性，使其超越现有状态下最先进的顶部方法，并在
PDF4 years ago
ECCVGraph-PCNN: 基于图像姿态修正的两阶段人体姿态估计
本研究提出了一种基于图形回归的人体姿态估计框架，其中包含定位子网和图形姿势细化模块，通过不同的视觉特征提取以及探讨关键点之间的关系，显著提高了精度。在 COCO 数据集上，该模型达到了 76.8％的平均精度，达到了当前最新水平。
PDF4 years ago
CVPRPropagationNet: 将点传播到曲线以学习结构信息
本研究基于热图回归，通过将地标热图传播到边界热图，提供更多结构信息来解决大头姿势、夸张表情和不均匀光照等情况下的面部对齐问题，同时提出了 Focal Wing Loss 以优化野外条件下难处理的样本。该方法在 WFLW、300W 和 COF
PDF4 years ago
像素内像素网络：实现野外高效的面部特征点检测
本文提出了 Pixel-in-Pixel Net（PIPNet）对面部关键点检测的改进方法，旨在解决热图回归模型在计算效率、全局模型约束和域差异等方面的问题。实验表明，该模型在三个受监督学习的基准测试中均具有最先进的表现，而在两个跨领域测
PDF4 years ago
ICCV自适应翼形损失在通过热图回归实现稳健人脸对齐中的应用
该论文提出了适应性翼形损失函数和加权损失映射以及其他一些方法，用于提高热图回归定位面部关键点的准确性，并在不同的基准测试中显著优于现有方法。
PDF5 years ago
AAAI面向高分辨率视频的高精度稳定人脸对齐
本研究提出了一种基于分数热力图回归的高分辨率视频人脸对齐方法，该方法可以准确估计热图中的分数部分，并提出了一个新的稳定损失来解决时间延迟和非平滑问题。实验证明，该方法的精度和稳定性优于现有的方法。
PDF6 years ago
通过热图回归实现联合动作单元定位和强度估计
本论文提出了一种监督学习方法，同时实现面部动作单位（AU）的本地化和强度估计，通过热图回归直接和联合估计所有 AU 强度和其可能导致可见变化的面部位置，旨在学习每 AU 的每个空间位置的得分。在 BP4D 数据集中，该方法取得了最新技术水平
PDF6 years ago
CVPR一种用于非约束性 2D 人脸对齐的树突卷积神经网络中解离 3D 姿势的方法
本文提出了一种名为 PCD-CNN 的单一树突 CNN，使用分类网络和模块化分类网络训练，并通过贝叶斯公式显式解缠图像姿态与面部肢解点。经过广泛实验表明，本论文的方法能够通过姿态编码减少错误率，优于目前极具挑战性数据集的最先进方法（如 AF
PDF6 years ago
CVPRSuper-FAN: GANs 集成的人脸关键点定位和超分辨率技术：在任意姿势下处理现实世界低分辨率人脸
本文提出了一个基于结构信息的 GAN 超分辨率算法，通过 heatmap 回归和优化 heatmap 损失，集中提高了低分辨率人脸图像质量和精准的人脸关键点定位，取得了在真实世界下综合光线情况和姿态情况下超分辨率与对齐的优异结果。
PDF7 years ago