本文讨论了计算机视觉中头部姿态估计的方法、适合的表示和度量标准,以及解决训练和测试数据集不一致性的方法。同时提出了广域头部姿态估计基准。
头部姿态估计在计算机视觉中是一个重要问题,旨在提高面部处理任务的性能。
分析了短距离和长距离头部姿态估计的方法。
讨论了每种情况下适合的表示和度量标准。
提出了一种量化训练和测试数据集之间不一致性的方法。
基于CMU Panoptic数据集提出了广域头部姿态估计基准。
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