论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.03683
动机
1）人脸检测，人脸对齐和FAC（Facial Attribute Classification）问题都是被独立研究，没有探索过这三类问题的关系；
2）人脸属性预测都是使用的相同的网络结构，但人脸属性的学习复杂度是不一样的；
针对以上的两点问题，作者提出了一个多任务多标签CNN，DMM-CNN（deep multi-task multi-label CNN）；DMM-CNN将人脸关键点和人脸属性分类联系起来，同时作者将人脸属性分为两组：客观（objective）属性和主观（subjective）属性。
该篇论文的贡献
- 作者将人脸关键点的学习复杂度划分为客观关键点和主观关键点；使用两个不同级别的SPP（Spatial Pyramid Pooling）层（1-level SPP层和3-level SPP layer）用于提取特征。
- 一个新的动态加权计划（利用验证集loss的比例）给人脸属性自动赋予权值，使得学习处理集中在困难的人脸属性样本上；
- 提出一个自适应的阈值策略；该策略考虑到各个属性样本不均衡性，减少了类别不均衡带来的问题；
详细方法细节：
Overview
作者使用了resnet50进行特征提取，同时提取人脸关键点和人脸属性的特征；
作者使用了两个不同的空间金字塔池化（SPP）层，提取不同的语言信息，用于主观属性和客观属性分类；
CNN Architecture
1）Objective Attributes and Subjective Attributes
作者认为主观属性通常以一种微妙的形式，使得CNN难以学的决策边缘，如微笑，年轻这些主观属性，客观属性如戴帽子，戴眼镜；客观属性学习作者使用了1-level SPP层和两个全连接层分别输出1024和22个维度的特征；学习主观属性使用3-level SPP层和三个全连接层，输出特征分别是2048维，1024维，18维（网络设计为主观属性编码了高维语义信息（该信息更有利于主观属性）；）
2）The SPP Layer
SPPlayer可以产生固定长度的输出，无论输入尺寸怎样，有效避免了裁剪输入图片；使用SPP后，可以输入任意尺寸的脸部图片；
3）Facial Landmark Detection（FLD）
人脸属性分类是主要任务，而关键点分类是辅助任务，同时标注的关键点增添至72个。
4）Training
为了处理不同人脸属性，作者提出了动态权值计划，自动给不同的属性赋予权值；同时为了减少样本不均衡问题，作者使用了自适应的阈值策略预测多种属性标签；
文中，作者使用了均方误差（MSE）loss；
a. 人脸关键点检测（FLD）：MSE在人脸关键点上的形式
N:训练图片的总数量， 
预测的人脸关键点，
真实标注的人脸关键点；
b.人脸属性分类：MSE loss在FAC上形式：
分别代表了预测属性结果和标签结果，第i张图片的第j类属性；
c.联合loss函数：联合loss函数分别是包括人脸属性分类和人脸关键点检测：
是人脸属性总数， 
代表在第t次迭代中第j个人脸属性的权值向量。
是回归参数，设置为0.5.
d.动态加权计划（具体可查看本文参考文献【31】）。
就是验证loss（基于公式2计算）。
训练特点：在训练初始化时，容易分类的属性基于较大的权值，以便MSE loss可以快速下降；在最后的训练阶段，网络主要训练难以分类的属性。
e.自适应阈值策略。作者预测第j个人脸属性基于网络结构的最终输出
：
是阈值参数，为了解决样本不均衡带来的影响，作者提出的自适应阈值策略：
是第t轮迭代的阈值；
代表了验证集样本数量；
分别代表了在t轮迭代中假阳例和假阴例的数量；
就是固定阈值设置为0.01，DMM-CNN算法总结如算法1, 代表当前的epoch数；
试验：
1、Datasets and Parameter Settings
CelebA和LFWA数据集
2、Ablation Study
作者提出的方法DMM-CNN，基线网络使用resNet50提取特征和属性分类；
DMM-FAC代表只使用属性分类，而不使用人脸人脸关键点辅助功能；
DMM-EQ-FIX代表使用了相同的权值的各个属性，不使用动态的加权计划，使用固定阈值去预测每一类属性；
DMM-DW-FIX代表使用动态加权，但是固定阈值；
DMM-SPP代表使用3-level SPP层和全连接层去预测所有属性（使用相同的网络结构用于主观属性分支），属性也不进行分组；详细结果为表1：
测试结果如图3：
结论:
1)和基线相比，所有的变体都获得了更好的结果（特别是：ArchedEyebrowns,Big Lips,Narrow Eyes）该结论强调了人脸属性分类任务需要特别处理；
2）比较DMM-FAC和DMM-CNN，说明探索FAC和FLD之间的关系有助于提升FAC的性能；3）DMM-DW-FIX与DMM-EQ-FIX相比，前者获得了更好的性能，说明动态加权的重要性；
4)通过比较DMM-EQ-AT和DMM-EQ-FIX，，展示了自适应阈值策略的重要性；
5）DMM-SPP和DMM-CNN相比，DMM-CNN获得了更好的效果，展示了设计不同的网络结构对于不同的学习复杂度人脸属性有益，帮助提升FAC的结果；
7）DMM-CNN获得了最佳的效果，说明针对不同的学习难度的人脸属性，DMM-CNN有效提升了多标签多类别任务的性能；
作者还比较了四种最具代表性加权计划：1）统一的加权计划，所有属性权值都设置为1，2）动态加权平均（DWA）计划（在参考文献【30】中提出），在训练集合中loss权值变化用于自动的权值学习；3）自适应加权（AW）计划（在参考文献【38】中提出），验证loss和平均验证loss用于获得权值；4）提出了动态加权计划（DW），基于所有验证集中验证loss值得比例；表2给出了实验结果：
结论：通过表中的结果，可以看出作者的方法获得了最佳的效果；
图5比较动态加权计划（DW）和固定动态加权计划（FIX）的验证集loss；
结论：图5中，作者观察了平均验证loss和两个最具代表性的属性loss（“mouseopen”和“young” ）。比较动态加权计划和固定加权计划（权值设定为1）的曲线，可以得知动态加权loss下降比较快。同时客观属性（“mouseopen”）收敛速度快于主观属性；说明动态加权计划对于不同学习复杂度多标签任务具有重要的作用；
图6查看了动态权值的变化：
结论：图6中可以看到两个属性的动态权值不太稳定，主要是因为在训练过程中加权主要依据属性损失的变化。在训练过程中，当loss下降数值较大时，赋予的权值将比较大，因为学习过程中属性没有拟合。动态权值反映了不同属性的学习率；但是两个属性的loss都在下降，而且拟合比较稳定（图5）
图7反应训练过程中自适应阈值的变化
结论，通过曲线可以得知作者提出的自适应阈值，随着迭代的变化，属性阈值变化非常稳定；
3、Comparison with State-of-the-art FAC Methods
结论：
- 在celebA数据集上，作者方法优于PANDA,LNets+ANet,MOON,NSA,MCNN-AUX,MCFA,同时作者只分了两组进行训练，少于MCNN-AUX的九组，作者认为使用文中的分组机制和人脸关键点是有效的；与AW-CNN效果相似；
- 在LFWA数据集上，作者的方法与MCNN-AUX相比，效果差不多；比GNAS效果好，而且GNAS特别耗时；
- 作者提出的方法比PS-MCNN-LC效果差，但是PS-MCNN-LC方法需要人脸身份信息，而且在SNet和TSNet中通道数的选择非常苛刻，容易影响最终的性能；
看此篇论文的疑问：
1、SPP很耗时间？
2、都是客观属性（如：戴帽子，戴口罩）又当怎么处理；
3、人脸关键点检测单独在某类属性中使用又对模型有什么帮助；