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landmark detection

Pitão

1.0.0

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Detecção de marco

Este projeto contém três algoritmos de detecção de referência, implementados em Pytorch.

Rede agregada de estilo para detecção de marco facial, CVPR 2018
Supervisão por registro: uma abordagem não supervisionada para melhorar a precisão dos detectores de marcos faciais, CVPR 2018
O professor supervisiona os alunos como aprender com imagens parcialmente rotuladas para detecção de marco facial, ICCV 2019
Supervisão por registro e triangulação para detecção de referência, TPAMI 2020

Rede agregada de estilo para detecção de marco facial

Os códigos de treinamento e teste para SAN (CVPR 2018) estão localizados no diretório da SAN.

Supervisão por registro: uma abordagem não supervisionada para melhorar a precisão dos detectores de marcos faciais

Os códigos de treinamento e teste para supervisão por registro (CVPR 2018) estão localizados no diretório SBR.

O professor supervisiona os alunos como aprender com imagens parcialmente rotuladas para detecção de marco facial

Os códigos de modelo para o professor supervisionam os alunos (TS3) (ICCV 2019) estão localizados no diretório TS3.

Supervisão por registro e triangulação para detecção de referência

Os códigos de treinamento e teste para SRT (TPAMI) 2020 estão localizados no diretório SRT.

Citação

Se este projeto ajudar sua pesquisa, cite os seguintes trabalhos:

 @inproceedings{dong2018san,
   title={Style Aggregated Network for Facial Landmark Detection},
   author={Dong, Xuanyi and Yan, Yan and Ouyang, Wanli and Yang, Yi},
   booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
   pages={379--388},
   doi={10.1109/CVPR.2018.00047},
   year={2018}
}
@inproceedings{dong2018sbr,
  title={{Supervision-by-Registration}: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors},
  author={Dong, Xuanyi and Yu, Shoou-I and Weng, Xinshuo and Wei, Shih-En and Yang, Yi and Sheikh, Yaser},
  booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  pages={360--368},
  doi={10.1109/CVPR.2018.00045},
  year={2018}
}
@inproceedings{dong2019teacher,
  title={Teacher Supervises Students How to Learn from Partially Labeled Images for Facial Landmark Detection},
  author={Dong, Xuanyi and Yang, Yi},
  booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)},
  pages={783--792},
  doi={10.1109/ICCV.2019.00087},
  year={2019}
}
@inproceedings{dong2020srt,
  title     = {Supervision by Registration and Triangulation for Landmark Detection},
  author    = {Dong, Xuanyi and Yang, Yi and Wei, Shih-En and Weng, Xinshuo and Sheikh, Yaser and Yu, Shoou-I},
  journal   = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)},
  volume    = {},
  number    = {},
  keywords  = {Landmark Detection;Optical Flow;Triangulation;Deep Learning},
  doi       = {10.1109/TPAMI.2020.2983935},
  ISSN      = {1939-3539},
  year      = {2020},
  month     = {},
  note      = {mbox{doi}:url{10.1109/TPAMI.2020.2983935}}
}