Learning Reasoning-Decision Networks for Robust Face Alignment
In this paper, we propose an end-to-end reasoning-decision networks (RDN) approach for robust face alignment via policy gradient. Unlike the conventional coarse-to-fine approaches which likely lead to bias prediction due to poor initialization, our approach aims to learn a policy by leveraging raw p...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 42(2020), 3 vom: 15. März, Seite 679-693
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| 1. Verfasser: |
Liu, Hao
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Lu, Jiwen,
Guo, Minghao,
Wu, Suping,
Zhou, Jie |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2020
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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| Schlagworte: | Journal Article |
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