多任務學習「Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning」

使用多任務學習提升人臉特徵點檢測的準確率，相關的任務如人頭姿態估計、人臉屬性預測（性別、年齡、人臉表情）。考慮到不同任務的收斂速度不一樣，有些任務可以提前停止優化。 人類特徵點檢測的估計受其他任務或相關因素的影響。如人笑的時候嘴是大張的，頭部偏轉角度大時，瞳孔距離變小，挖掘這些人臉屬性相關的信息可以幫助檢特徵點。示例 如圖1所示： 不同的任務學習的難度比較大，如分辨「戴眼鏡」就比分辨是否「笑」要簡

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