Précision dans la prédiction des repères en utilisant dlib

Question

J'essaie de trouver des repères en utilisant dlib. Donc, j'ajuste mon modèle avec l'ensemble de données HELEN, il y a 2000 éléments téléchargés de here. Mais la précision est très très faible. Mais quand j'utilise shape_predictor_68_face_landmarks.dat, la précision est grande. J'ai lu l'article de Kazemi et j'ai mis nu à 0.1, depth = 4 et oversampling_amount = 20, mais ça marche mal. Qu'est-ce qui ne va pas?

Answer 1

L'entraîneur Dlib utilise des paramètres par défaut si la taille de l'ensemble de données est suffisamment grande mais que la zone de délimitation de la face détectée doit être carrée. Comme les faces sont presque symétriques, augmenter le jeu de données en inversant les images verticalement peut augmenter la précision.