Hierarchical Attention-Based Age Estimation and Bias Analysis
【6月更文挑战第8天】Hierarchical Attention-Based Age Estimation论文提出了一种深度学习方法,利用层次注意力和图像增强来估计面部年龄。通过Transformer和CNN,它学习局部特征并进行序数分类和回归,提高在CACD和MORPH II数据集上的准确性。论文还包括对种族和性别偏倚的分析。方法包括自我注意的图像嵌入和层次概率年龄回归,优化多损失函数。实验表明,该方法在RS和SE协议下表现优越,且在消融研究中验证了增强聚合和编码器设计的有效性。