Deep Learning Face Attributes in the Wild
2015-11-27 10:32
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ICCV 2015 香港中文大学人脸方面的研究
http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~lz013/projects/FaceAttributes.html
本文使用三个 CNN网络,前两个用于人脸检测,一个用于属性预测。
整个网络框架如下:
![](http://img.blog.csdn.net/20151127101204244)
三个网络如上图 (a),(b),(c)所示,(a)图输入整个图像,输出人脸和上半身图像,(b)输入人脸和上半身图像,输出人脸,(c)输入人脸,输出人脸的属性。
LNeto and LNets 先在1000类物体类别的 ImageNet数据库上分类预训练。
LNeto and LNets 通过属性标记进行微调。
ANet 通过 classifying massive face identities 预训练,ANet is fine-tuned by attributes to learn the high-level feature FC.
提出一个 interweaved operation 来加速特征提取
![](http://img.blog.csdn.net/20151127102744091)
![](http://img.blog.csdn.net/20151127103020733)
![](http://img.blog.csdn.net/20151127103028798)
速度:
Time Complexity For a 300 ∗ 300 image, LNets takes 35ms to localize face region while ANet takes 14ms to extract features on GPU
http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~lz013/projects/FaceAttributes.html
本文使用三个 CNN网络,前两个用于人脸检测,一个用于属性预测。
整个网络框架如下:
三个网络如上图 (a),(b),(c)所示,(a)图输入整个图像,输出人脸和上半身图像,(b)输入人脸和上半身图像,输出人脸,(c)输入人脸,输出人脸的属性。
LNeto and LNets 先在1000类物体类别的 ImageNet数据库上分类预训练。
LNeto and LNets 通过属性标记进行微调。
ANet 通过 classifying massive face identities 预训练,ANet is fine-tuned by attributes to learn the high-level feature FC.
提出一个 interweaved operation 来加速特征提取
速度:
Time Complexity For a 300 ∗ 300 image, LNets takes 35ms to localize face region while ANet takes 14ms to extract features on GPU
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