Weakly Supervised Pretraining and Multi-Annotator Supervised Finetuning for Facial Wrinkle Detection

要約

1. 研究課題: 皮膚疾患や皮膚の美学への関心が高まるにつれ、顔のしわを予測する能力の重要性がますます高まっています。
この研究の目的は、計算モデルである畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を顔のしわの自動セグメンテーション用にトレーニングできるかどうかを評価することです。
2. 調査結果: 私たちの研究は、複数のアノテーターからのデータを統合するための効果的な手法を示し、転移学習によりパフォーマンスが向上し、顔のしわの信頼できるセグメンテーションが得られることを示しています。
3. 意味: このアプローチは、深層学習フレームワークを使用して、しわ分析の複雑で時間のかかるタスクを自動化します。
皮膚の治療や診断を容易にするために使用できる可能性があります。

要約(オリジナル)

1. Research question: With the growing interest in skin diseases and skin aesthetics, the ability to predict facial wrinkles is becoming increasingly important. This study aims to evaluate whether a computational model, convolutional neural networks (CNN), can be trained for automated facial wrinkle segmentation. 2. Findings: Our study presents an effective technique for integrating data from multiple annotators and illustrates that transfer learning can enhance performance, resulting in dependable segmentation of facial wrinkles. 3. Meaning: This approach automates intricate and time-consuming tasks of wrinkle analysis with a deep learning framework. It could be used to facilitate skin treatments and diagnostics.

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