A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation
ECCV 2016
摘要：本文提出了一种 CNN cascade （CNN 级联）结构，根据一系列的定位（landmarks or keypoints），得到特定的 pose 信息，进行 语义 part 分割。前人有许多单独的工作，但是，貌似没有将这两个工作结合到一起，相互作用的 multi-task 的工作。本文就弥补这个缺口，提出一种 CNN cascade 的 tasks，首先进行 landmark的定位，然后将这个信息作为输入，用于指导 semantic part segmentation。作者将这个结构用于 facial part segmentation，取得了显著的效果。代码将会很快放出，候选连接如下：http://www.cs.nott.ac.uk/~psxasj/
引言：就像摘要里提到的差不多，就是这个意思。不废话了。看看效果图，然后看看别人怎么做的。。。
本文的创新点写的很有特色，说解决了下面的两个问题：
1. Is a CNN for facial part segmentation needed at all ?
2. Can facial landmarks be used for guiding facial part segmentation, thus reversing the result metioned above ?
The Proposed Method :
本文提出的 CNN 级联网络结构，如上图 4 所示，是一个 landmark localisation 网络，紧跟着是一个 facial part segmentation 网络结构。这个级联网络是基于 VGG-FCN 的，基于 CAFFE ，主要由两个部分构成：
1. 利用交叉熵损失函数（Sigmoid Cross Entropy Loss）进行 facial landmarks 的检测，这是一个 FCN 网络；
2. 第二，是受到 human pose estimation method 【1】 的激发，检测到的 68 个定位点，编码成 68 个单独的 channels，这个 channels 在其对应的 landmark 位置有一个 2D Gaussian 。这 68 个channels 堆积在一起，和原始图像一起传送给 segmentation network。然后用标准的 Softmax loss 进行分割。
这里的【1】是：Human pose estimation with iterative error feedback. CVPR 2016
接下来，详细的介绍这两个网络架构：
Facial Landmark Detection：
对于 landmark detection 的训练过程类似于训练一个 FCN 用于 part segmentation。将 Landmarks 编码成位于提供的 landmarks' location 的 2D Gaussian。每一个 landmark 分配其单独的 channel 来阻止与其他 landmark 的重合，允许每一个 point 更加容易相互区分。与 part segmentation 主要的不同在于 其 loss function。Sigmoid Cross Entropy Loss 被用来回归一个像素点包含一个 point 的可能性。More concretely，给定我们的 gt Gaussians P 和 预测的 Gaussians p, 每一个相同维度是 N*W*H, 定义的损失函数为：
Guided Facial Part Segmentation：
采用和 FCN 类似的配置方法进行分割，利用 softmax loss 作为最后的损失函数。如果 N 是输出的个数，$p_{i, j}$ 是像素点$（i, j）$的预测输出，n 是 gt label，那么 softmax loss l 就可以表达为：
下面的表格展示了所用的 VGG-FCN 网络结构的具体参数设置：
Reference Paper：
1. Human pose estimation with iterative error feedback. CVPR 2016
2. A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation