| 摘 要： | 针对面部年龄估计中标签序数信息和类间相关性提取难的问题,提出一种多峰分布（MPD）年龄编码,并基于该年龄编码构建了一个多任务年龄估计方法MPDNet(MPD Network)。首先,利用MPD将年龄标签转化为年龄分布,以提取年龄标签间的相关信息,构建年龄老化趋势的阶段性;然后,采用一个轻量级网络进行多阶段的特征提取,并对提取的特征分别进行标签分布学习（LDL）和回归学习;最后,共享两个学习任务的输出,并在训练过程中通过反向传播互相优化,避免传统标签分布学习中对分布结果直接进行回归导致的误差传播。在MORPH Ⅱ数据集上的实验结果表明,MPDNet的平均绝对误差（MAE）达到2.67,与基于VGGNets(Visual Geometry Group Networks)构建的DEX(Deep EXpectation)、RankingCNN(Ranking Convolutional Neural Network)等方法相当,而参数仅为VGGNets的1/788.6;而且MPDNet也优于同体量的C3AE(extremely Compact yet efficient Cascade Con...
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