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#110
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
本論文では，実データと合成データの間のドメインギャップを最小限に抑えてデータを合成し，合成データで訓練されたモデルを実際のデータセットに適用する．生成されたパラメトリックな3D顔モデルと手作業で作成されたアセットの包括的なライブラリを組み合わせ，リアルと多様性を備えたトレーニング画像を作成する．提案した合成データは実データに匹敵する精度を持つだけでなく，手動でのラベリングが不必要となっている．
新規性
本論文の新規性はリアルと多様性を備えた顔分析用のトレーニングデータを合成する手法を提案し，最新の技術と同等の結果を得る．
結果
学習時に実画像を1枚も使わず最新の技術と同等の結果を得ることができた．しかし，表情に依存する顔のシワの効果は含まれず，特定の表情の時には合成データのリアリティが損なわれる．また，リアルなモデル画像をレンダリングするのためにはコストがかかる問題が挙げられる．ただ，実際のデータ収集，アノテーション作業のコストと比較すれば安価ではある．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/microsoft/FaceSynthetics
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