Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

這篇文章解決的是從2D圖片直接恢復(fù)3D人臉的一個問題。這篇文章沒有用3DMM，用的是體素。所謂體素就是三維的像素。
文章中提出的模型VRN由Hourglass Module（漏斗形的CNN結(jié)構(gòu)，漏斗兩端都有對應(yīng)的殘差連接）堆疊而成。
如下圖所示，嘗試了三個模型：
1.直接通過2D圖片恢復(fù)3D人臉
2.先恢landmark，再將landmark與2D圖像合并后預(yù)測3D人臉
3.多任務(wù)聯(lián)合優(yōu)化，也即一邊預(yù)測landmark一邊預(yù)測3D人臉
最后發(fā)現(xiàn)第二種效果最好。


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