顔特徴点検出の深層表現学習を粗から細へ

（LEARNING DEEP REPRESENTATION FROM COARSE TO FINE FOR FACE ALIGNMENT）

田中専務

拓海先生、最近部下に顔認識まわりで「粗から細へ学習する手法が良い」と言われたのですが、正直何をどう評価すればいいのかわかりません。要するに、どこがすごいのですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今回の論文は、顔のランドマーク検出で「重要な点を先に学ぶ」ことで全体の精度を高めるという考え方を示せるんです。

田中専務

重要な点を先に学ぶ、ですか。弊社で言えばまず主要顧客のニーズを押さえてから細かい要求に対応するようなことでしょうか。

AIメンター拓海

まさにその比喩で合っていますよ。技術的にはDeep Convolutional Network（DCN）Deep Convolutional Network（深層畳み込みネットワーク）を一つだけ用い、学習時にランドマークを”principal subset”と”elaborate subset”に分けて重みを段階的に変えるのです。

田中専務

なるほど、ただ分けるだけで結果が変わるのですか。これって要するに〇〇ということ？

AIメンター拓海

良い確認です。これって要するに、まず”要（かなめ）”をしっかり学ばせてから細部を追い込むことで、初期モデルが安定し中間の良いモデルを見逃さずに最終精度を高める、ということですよ。

田中専務

投資対効果の視点で教えてください。複数のネットワークを組む代わりに一つだけ使うと工数や運用負担はどう変わりますか。

AIメンター拓海

端的に言うとコスト面と運用面で有利です。要点を3つにまとめると、1) ネットワークは一つで済むためモデル管理が楽で、2) 学習時に段階的重み調整を入れるだけで済み、3) 中間の良いモデルを取り逃がさず安定した性能向上につながるのです。

田中専務

実データでの効果はどれくらいですか。うちの現場は部分的に遮蔽や斜めの顔が多いのですが。

AIメンター拓海

この論文はCOFWという部分遮蔽に強いデータセットで評価しており、平均誤差を6.33%にまで下げ、従来比で約21%の相対改善を報告しています。実務的には遮蔽や大きな姿勢変化へのロバスト性が向上する期待が持てますよ。

田中専務

導入で気をつけるポイントは何ですか。ラベル付けが大変だと聞きますが。

AIメンター拓海

おっしゃる通りで、ラベル（ランドマーク）の密なアノテーションはコスト要因です。ポイントは三つで、1) まず主要点のみのラベルで素早く初期学習し、2) 追加データで細部を詰め、3) 中間モデルを保存してベストを選ぶ運用設計です。これならコストと精度を両立できますよ。

田中専務

わかりました。では自分の言葉で整理してみます。主要な点を先に重視して学ばせ、次に細かな点を加えていくことで学習が安定して最終的な精度が上がる、という理解でよろしいでしょうか。

AIメンター拓海

その通りです。素晴らしいまとめですね！一緒に進めれば必ずできますよ。次は実データでのプロトタイプ設計を一緒に考えましょう。