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@我埃突破美如畫 作者建立了一個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，從模型輸出的6W多點(diǎn)云中找到68個(gè)點(diǎn)所在的索引號(hào)，然后從中取出。至于這個(gè)索引號(hào)怎么建立的，個(gè)人認(rèn)為，對(duì)于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉如112x112大小的無傾斜無旋轉(zhuǎn)，理論上68個(gè)點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)位置應(yīng)該是固定的，從3D點(diǎn)云中找到與該位置最接近的點(diǎn)的索引，即可表示二者的索引關(guān)系。當(dāng)然還有另一種可能，3D點(diǎn)云是在這68點(diǎn)基礎(chǔ)上的擴(kuò)充，那么根據(jù)擴(kuò)充方案，68點(diǎn)的索引自然能確定。

人臉對(duì)齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡(luò)模式，可以端到端地實(shí)現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進(jìn)行3D人臉重構(gòu)和密集人臉對(duì)齊的聯(lián)合任務(wù)。采用300W-LP...

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@destiny_fcc5 這個(gè)沒有明確答案吧，得看任務(wù)具體需求和數(shù)據(jù)量。一般來講，數(shù)據(jù)不是特別多的話，沒必要用太深的resnet50，常規(guī)的vgg足夠了，當(dāng)數(shù)據(jù)分布不均衡或樣本差異較大時(shí)，可能resnet更好吧。

人臉對(duì)齊算法DAN--Deep Alignment Network: A convolutional neural network for robust face alignment

摘要 cvpr2017 作品, 是級(jí)聯(lián)形狀回歸(Cascaded Shape Regressor)人臉對(duì)齊框架的CNN實(shí)現(xiàn)。算法級(jí)聯(lián)了多級(jí)回歸器，每一級(jí)的輸出是相對(duì)于上一級(jí)...

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@JY111_ 不好意思回復(fù)晚了。uv圖就只是用來表示關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)值而已，不需要什么語義吧。簡(jiǎn)單來說，就是要回歸N個(gè)3D點(diǎn)的坐標(biāo)，那么輸出層可以是Nx3的一個(gè)matrix（N遠(yuǎn)大于> 3），作者只是巧妙地將其reshape成了一個(gè)sqrt(N)xsqr(N) x 3 的一個(gè)多channel matrix。
有了N個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，后續(xù)的對(duì)齊就比較簡(jiǎn)單，；例如可從中選取5個(gè)keypoint（左眼右眼，鼻子，左嘴角右嘴角）然后通過放射變換進(jìn)行對(duì)齊。論文只是定位到keypoint為止，并未提供新的對(duì)齊方式

人臉對(duì)齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡(luò)模式，可以端到端地實(shí)現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進(jìn)行3D人臉重構(gòu)和密集人臉對(duì)齊的聯(lián)合任務(wù)。采用300W-LP...

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我用途mxnet 復(fù)現(xiàn)了訓(xùn)練代碼，但有個(gè)別問題，近期比較忙還沒整理好，稍后會(huì)放出tensorflow/mxnet的訓(xùn)練代碼

人臉對(duì)齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡(luò)模式，可以端到端地實(shí)現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進(jìn)行3D人臉重構(gòu)和密集人臉對(duì)齊的聯(lián)合任務(wù)。采用300W-LP...

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@太陽_66fb 3D點(diǎn)云插值與2D類似，但除了值的擬合外(像最近鄰插值)，多了點(diǎn)云之間的相互位置關(guān)系(3D模型中成為3角曲面，即3個(gè)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)三角形，多個(gè)這樣的三角形構(gòu)成了曲面)，點(diǎn)云插值應(yīng)該就是在已有的多個(gè)三角形基礎(chǔ)上，通過增加一些點(diǎn)改變曲面的三角形構(gòu)成，詳細(xì)的查查點(diǎn)云插值【因?yàn)檫@塊我也不是特別了解】。matlab中有相關(guān)函數(shù)

人臉對(duì)齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡(luò)模式，可以端到端地實(shí)現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進(jìn)行3D人臉重構(gòu)和密集人臉對(duì)齊的聯(lián)合任務(wù)。采用300W-LP...

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@AaboutL 抱歉回復(fù)晚了，PRNet 輸入一張任意的2D 人臉圖片，輸出與之相對(duì)應(yīng)的3D人臉點(diǎn)云，是針對(duì)每個(gè)人都生成一個(gè)獨(dú)立的模型，但需注意的是，同一個(gè)人的不同張人臉2D圖像作為輸入，輸出的3D人臉模型可能不會(huì)完全一致

人臉對(duì)齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡(luò)模式，可以端到端地實(shí)現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進(jìn)行3D人臉重構(gòu)和密集人臉對(duì)齊的聯(lián)合任務(wù)。采用300W-LP...

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