基于分层注意力的年龄估计与偏差估计
计算机视觉与模式识别
2023-09-29 v2
摘要
在这项工作中，我们提出了一种基于人脸图像的年龄估计深度学习新方法。我们首先引入一种基于注意力的双重图像增强-聚合方法。这使得网络能够联合利用多种人脸图像增强，其嵌入由 Transformer-Encoder 聚合。所得聚合嵌入被证明能更好地编码人脸图像属性。我们随后提出一种概率分层回归框架，将年龄标签的离散概率估计与相应的回归器集成相结合。每个回归器特别适配并训练用于细化某一年龄范围内的概率估计。当应用于 MORPH II 数据集进行年龄估计时，我们的方案被证明优于现有方案，并提供了新的最先进年龄估计精度。最后，我们对最先进年龄估计结果进行了偏差分析。
引用
@article{arxiv.2103.09882,
title = {Hierarchical Attention-based Age Estimation and Bias Estimation},
author = {Shakediel Hiba and Yosi Keller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09882},
year = {2023}
}
备注
11 pages, 7 figures