Порівняльний аналіз функцій втрат для регресії координат ключових точок обличчя на основі архітектури ResNet

Abstract

Досліджено вплив функції втрат на точність регресії координат ключових точок обличчя з використанням архітектури ResNet-34 та датасету WFLW. Здійснено порівняльний аналіз трьох типів функцій втрат: середньоквадратичної помилки (MSE), Huber loss та спеціалізованої Wing loss. Оцінка точності проводилася за метрикою нормованої середньої похибки (NME). Результати продемонстрували перевагу використання функцій втрат Wing loss для задач локалізації ключових точок обличчя через забезпечення більшої точності регресії.

The influence of the loss function on the accuracy of the regression of the coordinates of key points of the face using the ResNet-34 architecture and WFLW dataset was studied. A comparative analysis of three types of loss functions was performed: mean square error (MSE), Huber loss, and specialized Wing loss. The accuracy was assessed using the normalized mean error (NME) metric. The results demonstrated the advantage of using Wing loss functions for the localization of key points of the face due to the provision of greater regression accuracy.