Abstrakt. Detta dokument beskriver vår underkastelse till den 1: a 3D Face Alignment in the Wild (3DFAW) Challenge. Vår metod bygger på idén om konvolutionell del värmekarta regression [1], vilket utökar den för 3D-ansiktsjustering. Vår metod sönderdela problemet i två delar: a) X,Y (2D) uppskattning och b) Z (djup) uppskattning. I det första skedet, vår metod uppskattar X, Y koordinaterna för ansiktet landmärken genom att producera en uppsättning 2D värmekartor, en för varje landmärke, med hjälp av convolutional del värmekarta regression. Därefter används dessa värmekartor, vid sidan av den ingående RGB-avbildningen, som indata till ett mycket djupt subnätverk som utbildas via restinlärning för regression av Z-koordinaten. Vår metod rankas 1:a i 3DFAW Challenge, överträffar det näst bästa resultatet med mer än 22%. Kod finns på http://www.cs.nott.ac.uk/~psxab5/
Bulat och Tzimiropoulos REF tillämpade konvolutionell värmekarta regression till 3D-ansiktsjustering, genom att uppskatta 2D-koordinaterna för ansiktsmarkeringarna med hjälp av en uppsättning 2D-värmekartor, en per landmärke, beräknad med hjälp av ett CNN med en L2- regressionsförlust.
Two-stage Convolutional Part Heatmap Regression for the 1st 3D Face Alignment in the Wild (3DFAW) Challenge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}