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杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
相信吗&＃xff1f;现在训练数据也用合成的了。
而且人脸分析任务上&＃xff0c;准确性还不输真实数据的那种。
这是微软团队的一项最新研究&＃xff0c;论文标题就已经说明了一切。
Fake it till you make it.
文章介绍了一种程序生成的3D人脸模型与一个合成数据库结合起来训练图像&＃xff0c;结果人脸解析等任务上&＃xff0c;效果与真实数据相当。
研究人员表示&＃xff0c;为一些不可能实现人工标注的地方&＃xff0c;开辟了新方法。
是不是以后真就告别人工标注了&＃xff1f;&＃xff01;
如何实现&＃xff1f;
要想让人脸数据集更加多样化、丰富化&＃xff0c;靠收集和标注越来越难以实现。
且不说收集&＃xff0c;比如网络抓取&＃xff0c;可能带来重大的隐私和版权问题。而人工标注&＃xff0c;很容易导致出错或者标签不一致的情况。
因此&＃xff0c;研究团队就考虑用合成数据来增加或替代真实数据。然鹅&＃xff0c;此前因为人脸模型本身复杂实现难度较为困难。
那么这次是如何实现的呢&＃xff1f;
第一步&＃xff0c;用程序生成合成面孔&＃xff0c;包括身份、表情、面部纹理&＃xff0c;以及发型和衣着&＃xff0c;不同光线环境下的效果。
所有这些数据都是独立采样&＃xff0c;提前“手动”去除噪音&＃xff0c;以确保创建更多样化的个体。
比如在人脸模型上&＃xff0c;就是这样滴&＃xff5e;
还有像衣着&＃xff0c;则是由服装设计师和模拟软体设计师手工制作的&＃xff0c;共有30套各种各样的衣服。
还包括头饰(36件)、面具(7件)和眼镜(11件) 。
除此以外&＃xff0c;还合成了标签。
接着到了训练阶段&＃xff0c;研究人员创建了一个10万张分辨率为512 × 512的图像的数据集&＃xff0c;并做了数据增强处理&＃xff0c;共用了150 张NVIDIA M60 GPU渲染48小时。
此外&＃xff0c;团队还训练了人脸解析网络&＃xff08;仅使用合成数据&＃xff09;和标签适应网络&＃xff0c;以解决合成标签和人工注释标签之间的系统差异。
最终&＃xff0c;人脸分析、地标定位等任务上的效果与其他采用真实数据的模型相当。
不过&＃xff0c;研究人员也承认这项技术仍然有一定局限性。
比如人脸模型只有头部和颈部、无法模拟真实的皱纹、随机匹配人脸时会得到一些不合常理的面孔&＃xff0c;比如有胡须的女性。
在接下来的工作中&＃xff0c;他们计划将解决这些局限性。
好了&＃xff0c;感兴趣的旁友可戳下方论文链接&＃xff5e;
论文链接&＃xff1a;
https://www.arxiv-vanity.com/papers/2109.15102/
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