仅靠合成数据就能付诸真实人脸分析！微软这项新研究告别人工标注

杨净 发自 凹非寺

凝聚态位 报道 | 公众号 QbitAI

相信吗？那时候培训资料也用的了。

而且放大镜统计分析特殊任务上，准确性还不输真实世界资料的那种。

这是苹果公司制作团队的一项近期研究课题，科学论文标题就早已说明了一切。

Fake it till you make it.

文章简述了一种服务器端分解成的3D放大镜静态与一个资料库结合起来培训图像，结果放大镜求解等特殊任务上，视觉效果与真实世界资料相当。

研究课题岗位人员对此，为一些不意味著构建人工标记的地方，开辟了新技术。

其实以后真就告别人工标记了？！

如何构建？

要希望让放大镜资料集越来越丰富多彩、丰富化，靠利用和标记越来越难以构建。

且不说利用，比如网络比如说，意味著助长相当程度的人身安全和商标权问题。而人工标记，很易于导致出错或者字句不赞同的情况。

因此，研究课题制作团队就考虑用资料来增加或替代真实世界资料。然鹅，即便如此因为放大镜静态本身复杂构建精准度尤为艰难。

那么这次是如何构建的呢？

第一步，用服务器端分解成苍白，还包括身为、表情、躯干纹理，以及发型和装束，不同强光周边环境下的视觉效果。

所有这些资料都是独立采样，提前结束“手动”去除废气，以必要始创来得丰富多彩的生物体。

比如在放大镜静态上，就是这样滴～

还有像装束，则是由服装设计师和仿真软体设计师加工自制的，共有30套各种各样的衣服。

还还包括饰品(36件)、小丑(7件)和眼镜(11件) 。

在在，还了字句。

接着到了培训前期，研究课题岗位人员始创了一个10万张分辨率为512 × 512的图像的资料集，并做了资料大幅提高处理事件，共用了150 张NVIDIA M60 GPU图形48足足。

此外，制作团队还培训了放大镜求解网络（仅用到资料）和字句考虑到网络，以克服字句和人工注释字句二者之间的系统差异。

最终，放大镜统计分析、地标适配等特殊任务上的视觉效果与其他采用真实世界资料的静态相当。

不过，研究课题岗位人员也承认这项技术无论如何有一定显然。

比如放大镜静态只有头部和臀部、很难仿真真实世界的睫毛、随机匹配放大镜时会得到一些抵触常理的苍白，比如有胡须的女性。

在接下来的岗位中，他们著手将克服这些显然。

好了，有意思的旁友可砍上端科学论文绑定～

科学论文绑定：

— 完—

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