2019_CVPR_Dense 3D Face Decoding over 2500FPS: Joint Texture & Shape Convolutional

最新推荐文章于 2021-11-25 12:26:55 发布
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该博客介绍了3DMM统计模型在3D人脸重建中的应用，探讨了如何利用CNN进行非线性映射学习。文章重点提出了一种新的轻量级模型，通过网格卷积GCN实现2500FPS的CPU效率，进行无监督/自监督的3D形状和纹理联合学习。研究还对比了CoMA模型和PCA在表情表达上的优势，并引用了相关工作，如自我监督技术在超过250Hz频率下的单目重建。此外，讨论了数据集和网络架构，包括Image Encoder、Coloured Mesh Encoder和Decoder。

（1）3DMM统计模型，形状和纹理PCA基，用来作为统计先验计算非线性的最小二乘优化来图像重建

（2）3DMM作为生成模型，利用CNN学习非线性映射（回归）

（3）本文，非线性联合学习形状和纹理（解码器不仅仅得到3d形状），网格卷积GCN，轻量级模型，2500fps cpu效率，无监督/自监督

网格卷积的优点：网络参数量少，模型大小17MB，估计3d形状300fps，Geometric Deep Learning

CoMA可以比PCA更好地表达表情，而且仅用8维度隐向量

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