通过将解码器预测作为先验知识传递，模拟人类利用任务间耦合效应的方式，联合预测面部关键点、遮挡概率和头部姿态。
Yao-Kun, Li · Tan, Guang · 苟超
International Journal of Computer Vision 2023
将解码器的预测作为先验传递给后续任务，模拟人类利用任务间耦合效应的方式，避免了隐式依赖的弱点。
在一个模型中联合预测人脸关键点、遮挡概率和头部姿态，利用任务间互补信息提升各任务性能。
构建了首个同时包含关键点、遮挡和姿态标注的数据集MERL-RAV-FLOP，填补了领域空白。