The Beautiful Future
Wing Loss for Robust Facial Landmark Localization with CNN 본문
- 랜드 마크 로컬라이제이션 문제를 리그레션으로 풀때 L2 로스 보다 L1, L1 Smooth 로스가 좋다.
- 윙로스는 중간 작은 크기의 에러를 모델이 더욱 고려할 수 있게 설계했다.
즉, 큰 로스에 도미넌트 당하지 않게 하기위해 고안되었다.
- 포즈에 기반한 데이터 밸런싱 방법을 제안하였다.
- 랜드 마크 로컬라이제이션 문제를 리그레션으로 풀때 L2 로스 보다 L1, L1 Smooth 로스가 좋다.
- 윙로스는 중간 작은 크기의 에러를 모델이 더욱 고려할 수 있게 설계했다.
즉, 큰 로스에 도미넌트 당하지 않게 하기위해 고안되었다.
- 포즈에 기반한 데이터 밸런싱 방법을 제안하였다.