DAA：バイナリーコードトランスフォーマーを介した年齢推定のためのデルタ年齢AdaIN操作

年齢の肉眼認識は通常、他者の年齢との比較に基づいています。ただし、この考え方は、各年齢の代表的なコントラスト画像を取得するのが難しいため、コンピュータタスクでは無視されます。転移学習に触発されて、各年齢の特徴の違いを取得するために、デルタ年齢AdaIN（DAA）操作を設計しました。これは、平均と標準偏差を表す学習値を介して各年齢のスタイルマップを取得します。転移学習の入力を年齢の自然数のバイナリーコードとして設定し、連続的な年齢特徴情報を取得します。バイナリーコードマッピングで学習された2組の値は、比較年齢の平均と標準偏差に対応しています。要約すると、私たちの方法はFaceEncoder、DAA操作、バイナリーコードマッピング、AgeDecoderモジュールの4つの部分で構成されています。AgeDecoderを介してデルタ年齢を取得した後、すべての比較年齢とデルタ年齢の平均値を予測年齢として取ります。最先端の方法と比較して、私たちの方法は複数の顔年齢データセットで少ないパラメータで優れた性能を達成します。コードはhttps://github.com/redcping/DeltaAgeAdaINで入手可能です。