facial-landmarks-35-adas-0002¶
ユースケースと概要説明¶
これは、35 個の顔のランドマークを推定するカスタム・アーキテクチャーの畳み込みニューラル・ネットワークです。
例とランドマークの定義¶
[左目]
p0, p1: 目の隅、眼球とまぶたの境界に位置します。
[右目]
p2, p3: 目の隅、眼球とまぶたの境界に位置します。
[鼻]
p4: nose-tip ポイント、p5: 鼻中隔の最下点、p6, p7: 鼻翼の右下と左下。
[口]
p8, p9: 唇の外側の境界にある口角、p10, p11: 唇の外側の境界に沿った中心点。
[左眉毛]
p12: 眉の上の境界の始点、p13: 眉の上の円弧の中点、p14: 眉の上の境界の終点。
[右眉毛]
p15: 眉の上の境界の始点、p16: 眉の上の円弧の中点、p17: 眉の上の境界の終点。
[顔の輪郭]
p26: あごの中心、p18, p34: 顔の輪郭の上部の点が目の外側の角と一致する。
p19~p25: 曲線 p18 ~ p26 に沿って均等に分布する境界点。
p27~p33: 曲線 p26 ~ p34 に沿って均等に分布する境界点。
仕様¶
メトリック |
値 |
---|---|
GFlops |
0.042 |
MParams |
4.595 |
ソース・フレームワーク |
Caffe* |
評価データセット¶
異なる表情を持つ 300 人の画像を含む大規模な内部データセットの 1000 サンプルのランダムなサブセット。
検証結果¶
ランドマークの位置予測の品質は、標準誤差 (NE) を使用して評価されます。i 番目のサンプルのエラーの形式は次のとおりです。
ここで、N はランドマークの数、p-hat と p は、対応して、i 番目のサンプルの k 番目のランドマークの予測ベクトルとグランド・トゥルース・ベクトル、di は i 番目のサンプルの眼間距離です。
データセット |
平均 NE |
90 番目のパーセンタイル NE |
NE の標準偏差 of NE |
---|---|---|---|
内部データセット |
0.106 |
0.143 |
0.038 |
出力¶
ネットは、形状 1, 70
のブロブ align_fc3
を出力します。これには、(x0, y0, x1, y1, …, x34, y34) 形式の 35 個のランドマークの正規座標に対する 70 個の浮動小数点値の行ベクトルが含まれます。
デモの使い方¶
Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。
法務上の注意書き¶
* その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。