PyTorchで顔キーポイント座標回帰モデルにBrightness / Contrast Augmentationを試した
Qiita / 2026/5/30
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要点
- PyTorchで顔のキーポイント座標を回帰するモデル（CNN画像認識）を題材に、Brightness/Contrast のデータ拡張を導入して学習への効果を試した。
- 明るさ・コントラストの変動に対して、回帰タスク（座標予測）の頑健性がどのように改善するかを検証する方針になっている。
- 画像処理・機械学習の文脈で、Kaggle等の実データ/実装に寄せた実験として、実務的なデータ拡張の有効性を確認する内容。
- Brightness/Contrast の適用が他の前処理や学習設定と相互にどう影響するか（学習安定性・精度）を観点としている。
はじめに
前回は、顔キーポイント座標回帰モデルに対して、
prediction可視化
worst sample分析
部位別誤差分析
左右反転augmentation
を行い、モデルがどのような画像・部位で失敗しやすいのかを確認しました。
その結果、
口周り
眉外側
...
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