dlib를 사용하여 랜드 마크 예측의 정확도

Question

dlib를 사용하여 랜드 마크를 찾으려고합니다. 따라서 모델을 HELEN 데이터 셋에 맞추면 here에서 2000 개의 항목을 다운로드 할 수 있습니다. 그러나 정확도는 매우 낮습니다. 그러나 shape_predictor_68_face_landmarks.dat의 정확도가 높습니다. 나는 Kazemi 논문을 읽고 nu를 0.1, depth = 4, oversampling_amount = 20으로 설정했지만, 여전히 나쁘게 작동합니다. 뭐가 문제 야?

Answer 1

Dlib 랜드 마크 트레이너는 데이터 세트의 크기가 충분히 크지 만 감지 된면의 경계 상자가 정사각형 인 경우 기본 매개 변수를 사용합니다. 면이 거의 대칭이므로 이미지를 수직으로 뒤집어 데이터 집합을 늘리면 정확도가 높아질 수 있습니다.