Розмір шрифта:
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ФУНКЦІЙ ВТРАТ ДЛЯ РЕГРЕСІЇ КООРДИНАТ КЛЮЧОВИХ ТОЧОК ОБЛИЧЧЯ НА ОСНОВІ АРХІТЕКТУРИ RESNET
Остання редакція: 2026-06-16
Анотація
Досліджено вплив функції втрат на точність регресії координат ключових точок обличчя з використанням
архітектури ResNet-34 та датасету WFLW. Здійснено порівняльний аналіз трьох типів функцій втрат: середньоквадратичної помилки (MSE), Huber loss та спеціалізованої Wing loss. Оцінка точності проводилася за метрикою нормованої середньої похибки (NME). Результати продемонстрували перевагу використання функцій втрат Wing loss для задач локалізації ключових точок обличчя через забезпечення більшої точності регресії.
архітектури ResNet-34 та датасету WFLW. Здійснено порівняльний аналіз трьох типів функцій втрат: середньоквадратичної помилки (MSE), Huber loss та спеціалізованої Wing loss. Оцінка точності проводилася за метрикою нормованої середньої похибки (NME). Результати продемонстрували перевагу використання функцій втрат Wing loss для задач локалізації ключових точок обличчя через забезпечення більшої точності регресії.
Ключові слова
комп’ютерний зір; ключові точки обличчя; нейронні мережі; ResNet; функція втрат
Повний текст:
PDF