为什么很多做人脸的Paper会最后加入一个Local Connected Conv?

Deep face:论文。 a. 人脸检测,使用6个基点 b. 二维剪切,将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点,然后Delaunay三角化,在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h. 一个新角度的人脸(在论文中没有用到)

 总体上说,这一步的作用就是使用3D模型来将人脸对齐,从而使CNN发挥最大的效果。

经过3D对齐以后,形成的图像都是152×152的图像,输入到上述网络结构中,该结构的参数如下:

  • Conv:32个11×11×3的卷积核
  • max-pooling: 3×3, stride=2
  • Conv: 16个9×9的卷积核
  • Local-Conv: 16个9×9的卷积核,Local的意思是卷积核的参数不共享
  • Local-Conv: 16个7×7的卷积核,参数不共享
  • Local-Conv: 16个5×5的卷积核,参数不共享
  • Fully-connected: 4096维
  • Softmax: 4030维

前三层的目的在于提取低层次的特征,比如简单的边和纹理。其中Max-pooling层使得卷积的输出对微小的偏移情况更加鲁棒。但没有用太多的Max-pooling层,因为太多的Max-pooling层会使得网络损失图像信息。

后面三层都是使用参数不共享的卷积核,之所以使用参数不共享,有如下原因:

  • 对齐的人脸图片中,不同的区域会有不同的统计特征,卷积的局部稳定性假设并不存在,所以使用相同的卷积核会导致信息的丢失
  • 不共享的卷积核并不增加抽取特征时的计算量,而会增加训练时的计算量
  • 使用不共享的卷积核,需要训练的参数量大大增加,因而需要很大的数据量,然而这个条件本文刚好满足。

全连接层将上一层的每个单元和本层的所有单元相连,用来捕捉人脸图像不同位置的特征之间的相关性。其中,第7层(4096-d)被用来表示人脸。

全连接层的输出可以用于Softmax的输入,Softmax层用于分类。

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