Vi presenterar en metod för att träna ett regressionsnätverk från bild pixlar till 3D morfable modell koordinater med endast omärkta fotografier. Utbildningsförlusten är baserad på funktioner från ett ansiktsigenkänningsnätverk, som beräknas på flygningen genom att göra de förutsagda ansiktena med en differentialrenderare. För att göra utbildning från funktioner möjligt och undvika nätverks lura effekter, introducerar vi tre mål: en batch distributionsförlust som uppmuntrar utdatadistributionen att matcha fördelningen av den morfable modellen, en loopback förlust som säkerställer att nätverket kan korrekt tolka sin egen utgång, och en multi-view identitetsförlust som jämför funktionerna i den förutsagda 3D ansikte och indata fotografi från flera visningsvinklar. Vi utbildar ett regressionsnätverk med hjälp av dessa mål, en uppsättning omärkta fotografier, och den morferbara modellen i sig, och demonstrerar toppmoderna resultat.
Genova m.fl. I REF föreslogs en metod för utbildning av ett regressionsnät för montering av parametrar på 3DMM med endast omärkta fotografier.
Unsupervised Training for 3D Morphable Model Regression
{'venue': 'Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018, pp. 8377-8386', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}