軽量な顔の魅力度予測のための二重ラベル分布の利用

本研究は、二重ラベル分布と軽量設計に基づく新しい顔の魅力度予測手法を提案する。手動評価、魅力度スコア、標準偏差を明示的に集約して二重ラベル分布を構築し、データセットを最大限に活用する。このような分布と魅力度スコアは、ラベル分布学習フレームワークに基づいて共同学習される。さらに、データ処理を最小限に簡略化し、MobileNetV2をバックボーンとして選択することで軽量設計を実現する。