扩展的野外标记人脸（ELFW）：为人脸分割扩充类别
计算机视觉与模式识别
2020-06-26 v1
摘要
现有人脸数据集往往缺乏遮挡对象的充分表示，这可能阻碍识别，但也提供理解视觉语境的有意义信息。在本工作中，我们引入扩展的野外标记人脸（Extended Labeled Faces in-the-Wild，ELFW），这是一个用额外的人脸相关类别——以及额外的人脸——补充广泛使用的野外标记人脸（Labeled Faces in-the-Wild，LFW）数据集中最初发布的语义标签的数据集。此外，部署了两种基于对象的数据增强技术来合成式地丰富代表性不足的类别，在基准实验中揭示出，不仅被增强类别的分割得到改善，其余类别也受益。
引用
@article{arxiv.2006.13980,
title = {Extended Labeled Faces in-the-Wild (ELFW): Augmenting Classes for Face Segmentation},
author = {Rafael Redondo and Jaume Gibert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13980},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 12 figures