人脸特征点检测4 —— TCDCN
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《Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning》来源：该论文中的 facial landmark detection 实现代码可在指定链接获取。
该系统命名为TCDCN（Tasks-Constrained Deep Convolutional Network），基于与人脸相关的属性信息协同学习其面部关键点的位置。该方法通过多任务协同学习机制，在同一过程实现多目标优化以提高关键点检测的鲁棒性。具体而言，在结合上述多个分类指标的同时完成对各关键点位置的识别。研究发现，在利用这些辅助属性的基础上能够显著提升关键点定位精度
在多任务学习中存在主要挑战：每个任务都有其独特的属性，并表现出不一致的收敛特性。针对这些挑战性问题，在现有研究中提出了两种解决方案：一种是基于tasks-constrained deep model的方法；另一种是基于task-wise early stopping的技术。与现有技术相比，在实验结果上表现出色的新方法不仅能够有效应对严重的遮挡现象以及姿势变化的问题；同时它还降低了模型复杂度
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