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基于注意组合的异质性回归网络的容障人脸对齐( ACN: Occlusion-tolerant face alignment by attentional combination of heterogeneous regression networks )
H Park D Kim
本文提出了一种能容忍遮挡的高精度人脸对齐方法&注意组合网络(ACN)。该方法结合坐标回归网络和具有空间注意力的热图回归网络。坐标回归直接生成面部标志点的坐标，使得它们在整体上拟合到输入面部。热图回归生成面部地标点的热图，使得每个通道提供其面部地标点的细节的良好定位。这些独立回归互补地相互补偿，使得坐标回归的总体拟合趋势补偿了由于缺少局部信息而导致的热图回归的不精确对准，并且热图回归的详细定位补偿了坐标回归的相对不精确对准。提出的ACN利用坐标-热图和热图-坐标转换网络将两个异构回归相结合，生成人脸标志点的最终坐标。ACN利用空间注意机制有效地拒绝由遮挡引起的局部障碍特征。在几个基准的实验中，提出的ACN达到了最先进的精度
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