Nyligen, djupt lärande baserade 3D ansikte återuppbyggnadsmetoder har visat lovande resultat i både kvalitet och effektivitet. Men utbildning djupa neurala nätverk kräver vanligtvis en stor mängd data, medan ansikte bilder med mark-sanning 3D ansikte former är knappa. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för rekonstruktion av 3D-ansikten som 1) utnyttjar en robust, hybridförlustfunktion för svagt övervakat lärande som tar hänsyn till information på både låg nivå och perceptionsnivå för övervakning, och 2) utför rekonstruktion av ansikte med flera bilder genom att utnyttja kompletterande information från olika bilder för sammanläggning av form. Vår metod är snabb, exakt och robust mot ocklusion och stor pose. Vi tillhandahåller omfattande experiment på tre datauppsättningar, som systematiskt jämför vår metod med femton nya metoder och demonstrerar dess toppmoderna prestanda.
I detta dokument använder vi metoden REF för återuppbyggnad av 3D.
Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning: From Single Image to Image Set
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}