KeyPosS：基于 GPS 启发的真实距离多边定位的即插即用面部关键点检测
计算机视觉与模式识别
2023-09-26 v4 人工智能
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摘要
准确的面部关键点检测对于人脸分析任务至关重要，然而主流的热图与坐标回归方法面临着高昂的计算成本与量化误差的困扰。通过全面的理论分析与实验，我们识别并阐明了现有技术的局限性。为克服这些挑战，我们开创性地将最初为 GPS 定位设计的真实距离多边定位（True-Range Multilateration）应用于面部关键点检测。我们提出关键点定位系统（KeyPosS）——首个通过由全卷积网络预测的兴趣点与锚点之间的距离进行三角测量来推导精确关键点坐标的框架。KeyPosS 的一个关键优势是其即插即用特性，能够灵活集成到多种解码流程中。在四个数据集上的大量实验表明其达到了最先进的性能，尽管计算开销极小，KeyPosS 在低分辨率设置下仍优于现有方法。通过将多边定位与人脸分析的开创性结合，KeyPosS 标志着面部关键点检测的范式转变。代码见 https://github.com/zhiqic/KeyPosS。
引用
@article{arxiv.2305.16437,
title = {KeyPosS: Plug-and-Play Facial Landmark Detection through GPS-Inspired True-Range Multilateration},
author = {Xu Bao and Zhi-Qi Cheng and Jun-Yan He and Chenyang Li and Wangmeng Xiang and Jingdong Sun and Hanbing Liu and Wei Liu and Bin Luo and Yifeng Geng and Xuansong Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.16437},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ACM Multimedia 2023; 10 pages, 7 figures, 6 tables; the code is at https://github.com/zhiqic/KeyPosS