- Название статьи: SER-FIQ: неконтролируемая оценка качества изображения лица на основе устойчивости стохастического встраивания
- Ссылка на бумагу:АР Вест V.org/ABS/2003.09…
0 Обзор
Это может быть единственная статья, которую я прочитал в статье CVPR за 5 минут, чтобы прочитать принцип,просто и весело. Эта статья посвящена оценке качества изображения CVPR 2020. Общая идея относительно нова, и онанеконтролируемыйКстати, я чувствую, что идея хороша, я хочу внимательно прочитать эту статью.
1 Детали
Целью оценки качества лица является оценка применимости изображения лица к алгоритму распознавания лиц Что такое качественное изображение лица? Это не ясно видно, но может быть правильно распознано алгоритмом распознавания лиц.
На основе этой идеи вычисляется дисперсия выходных данных случайной подсети алгоритма распознавания лиц, чтобы получить надежность изображения, что отражает качество изображения.,Как показано ниже:
Случайная подсеть на рисунке выше на самом делеПолносвязный слой, реализованный отсевом, поэтому выпадающий слой должен быть включен в модель распознавания лиц.
Для каждого изображения автор случайным образом строит m случайных подсетей, а затем вычисляет дисперсию для m выходных данных. Мы математически представляем выход этих m случайных подсетей:
где I — исходное изображение, m — количество случайных подсетей,Представляет выходные данные m-й случайной подсети при вводе I.
Затем мы используем следующую формулу для расчета показателя качества изображения I:
Таким образом, показатель качества представляет собой число от 0 до 1.
Эта блок-схема также очень проста, как мы только что сказали.
2 Резюме
Вышеприведенное изображение представляет собой изображение экспериментального результата, сравнение между различными моделями. Далее в статье много места используется для проведения экспериментов и сравнений различных моделей распознавания лиц и наборов данных, поэтому я не буду их здесь описывать. Когда будет возможность, попробую этот метод, он простой и интересный.