关于宽广与短程头部姿态估计的表征和方法学

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在计算机视觉中，头部姿态估计是一个感兴趣的问题，旨在改善半正面或侧面设置下面部处理任务的性能。本文分析了短距离和长距离头部姿态估计的方法，并讨论了每种情况下适合的表示和度量标准。同时提出了一个量化训练和测试数据集之间不一致性的方法，并基于 CMU Panoptic 数据集提出了广域头部姿态估计基准。

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。