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Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression這篇文章解決的是從2D圖片直接恢復3D人臉的一個問題。這篇文章沒有用3DMM，用的是體素。所謂體素就是三維的像素。文章中提出的模型VRN由Hourglass Module（漏...
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Face Normals “in-the-wild” using Fully Convolutional Networks
這篇文章是解決in-the-wild情況下的2D圖片到3D模型的生成問題。這一問題的主要困難在于沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集，也即現(xiàn)有的in-the-wild 2D人臉數(shù)據(jù)集都沒有對應(yīng)的...
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End-to-end 3D face reconstruction with deep neural networks提出了 End-to-End 3D FAce Reconstruction (UH-E2FAR)模型，利用DNN來從單張2D圖像中擬合出3DMM的形狀參數(shù)本文將人臉形狀分為兩...
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A 3D Morphable Model learnt from 10,000 faces
三套人臉數(shù)據(jù)模型：BFM,Facewarehouse,SFM,LSFM本文提到的是LSFM，提供了9663個不同身份人的3DMM模型和對應(yīng)人的年齡，性別和種族背景48%男性，...
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FaceWarehouse: A 3D Facial Expression Database for Visual Computing
介紹了FaceWarehouse：一個用RGBD相機拍攝的150個人在20種表情下的數(shù)據(jù)集。 基于這個數(shù)據(jù)集構(gòu)建了一套人臉3D模型。過程：1.用算法自動檢測74個人臉特征點2...
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3D Face Reconstruction from a Single Image using a Single Reference Face Shape
當想要從一張圖片恢復出3D模型時，經(jīng)典的方法(shape from shading)需要反射率，光照，邊緣深度等信息。而之后的方法通過建立一堆3D模型，然后線性組合這些模型來...
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3D Morphable Model Fitting from Multiple Views
提出了一個通過圖片流來預測3DMM模型的方式。本文假設(shè)所有的圖片對應(yīng)的身份信息和位姿信息都是已知的。計算方法就是將同一個人的多個視角圖片聯(lián)合優(yōu)化，并且假設(shè)這些圖片中表情都是一...
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Morphable Face Reconstruction with Multiple Images
使用多張圖像來還原3D人臉簡介：首先通過2D圖像上的特征點結(jié)合位姿參數(shù)，來估計3D人臉上對應(yīng)的特征點然后建立2D形狀模型來估計3D形狀模型最后還使用多張圖的紋理特征結(jié)合3D人...
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Estimating 3D Shape and Texture Using Pixel Intensity, Edges, Specular Highlights, Texture Constr...
之前優(yōu)化3DMM參數(shù)的算法基本都是基于像素強度的，本文提出了另外兩個條件來幫助模型收斂：邊緣信息和高光信息。像素強度特征就是根據(jù)2D圖像和3D模型之間的顏色區(qū)別來幫助模型訓練...
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Efficient, Robust and Accurate Fitting of a 3D Morphable Model
著實不太理解簡單來說就是為了更高效的訓練3DMM模型，改進了Inverse Compositional Image Alignment (ICIA)，提高了精確度，魯棒性。 ...
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(3DMM)A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces
如何表示一張3D臉3DMM的鼻祖，即將一個人臉分解為形狀S(shape)和紋理T(texture)向量，兩個向量共享相同的坐標點數(shù)。形狀的信息就是x,y,z的坐標點，而紋理的...
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(NeRF)Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
目的是從多張2D圖中恢復出3D場景。區(qū)別于別的直接通過圖片生成對應(yīng)3D結(jié)果的模型，nerf的模型都是針對單場景優(yōu)化的，輸入是相機位置和觀看方向，輸出就是對應(yīng)的密度圖和深度信息...
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(unsup3d)Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild
亮點：目的是為了在不使用模板且沒有g(shù)round truth的情況下從單張圖片重構(gòu)3D模型。 Photogeometric autoencoding：模型整體結(jié)構(gòu)就是一個aut...
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(D3DFR)Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning From Single Image to Image...
亮點：主要是提出了通過同一人多張圖來生成更精細的人臉3D模型的方案，主要框架是基于3DMM的。 Lambertian surface-朗伯面：即入射光會向所有方向均勻反射，也...
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(3DDFA-V2)Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment
亮點：主要是提出了一系列的優(yōu)化方案來加速2D圖片到3D模型的轉(zhuǎn)換。提出了一個數(shù)據(jù)增強手段，來幫助模型在視頻序列中也很穩(wěn)定的生成3Dmesh。 gimbal lock:如果使用...
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Perceptual Loss出自2016年李飛飛團隊的Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution目標是加速圖片...
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DCN(Deep & Cross network)論文名字是：Deep & Cross network for Ad Click Predictions目的是提取高維特征用于處理廣告點擊率的預測問題 結(jié)構(gòu)如上圖所示分為四個部...
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YOLO v3~v5
V3 v3主要就做了兩個事情，一個是換了v2里的backbone，從darknet19換成了darknet53，加深了層數(shù)，并且加了殘差通道。另外v3還借鑒FPN(Featu...