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EFHQ：多用途 ExtremePose-Face-HQ 数据集
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一个大规模的精细化人脸修饰数据集RetouchingFFHQ，包含50万幅条件化修饰的图像。通过多粒度、多修饰类型和多修饰水平的问题，扩展了人脸修饰检测。实验结果表明，在人脸修饰检测方面，该方法表现良好。未来有潜力解决现实世界中细粒度的人脸修饰检测问题。
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关键要点
- 本研究提出了一个大规模的精细化人脸修饰数据集RetouchingFFHQ，包含超过50万幅条件化修饰的图像。
- 数据集包含四种典型的人脸修饰操作和不同的修饰水平，扩展了二元人脸修饰检测为多粒度、多修饰类型和多修饰水平的问题。
- 提出了一种多粒度注意力模块(MAM)作为CNN主干的插件，以增强跨尺度的表示学习。
- 通过对RetouchingFFHQ数据集进行广泛实验，展示了在人脸修饰检测方面的良好性能。
- 基于新数据集，未来有潜力解决现实世界中细粒度的人脸修饰检测问题。
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