@魔法少女瑪格姬 那么這項(xiàng)工作有什么落地的應(yīng)用呢？想結(jié)合項(xiàng)目
PRNet：Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network這篇發(fā)表于是ECCV2018，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測(cè)了3D landmark诀姚，取得了不錯(cuò)的效果 2D face alignment技術(shù)已經(jīng)比較成熟，3D face recons...
@踩坑第某人 謝謝，我懂了！博主厲害作彤！
話說(shuō)我還想問(wèn)，我想做人臉?lè)矫娴南嚓P(guān)3d工作乌逐，博主有沒(méi)有什么推薦的資料或者綜述宦棺？
人臉對(duì)齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）摘要 cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡(luò)模式黔帕，可以端到端地實(shí)現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進(jìn)行3D人臉重構(gòu)和密集人臉對(duì)齊的聯(lián)合任務(wù)代咸。采用300W-LP...
您好！我也是做雙目和結(jié)構(gòu)光的成黄，可以交流一下
為開(kāi)源點(diǎn)云庫(kù)PCL貢獻(xiàn)代碼（一）點(diǎn)云（Point Cloud） 接觸三維重建或者立體視覺(jué)相關(guān)問(wèn)題的時(shí)候呐芥，點(diǎn)云是第一個(gè)需要掌握的概念。簡(jiǎn)單來(lái)講奋岁，點(diǎn)云就是多唯空間中的點(diǎn)的集合思瘟，一般而言，指的是三維空間中的點(diǎn)集闻伶。...
我想問(wèn)一下滨攻，這個(gè)68個(gè)landmark是怎么來(lái)的
人臉對(duì)齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）摘要 cvpr2018上交作品，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡(luò)模式蓝翰，可以端到端地實(shí)現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進(jìn)行3D人臉重構(gòu)和密集人臉對(duì)齊的聯(lián)合任務(wù)光绕。采用300W-LP...
您好！我想問(wèn)一下畜份，這個(gè)可以做2d人臉的數(shù)據(jù)增廣嗎诞帐？類似于把重建的效果進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，然后投影
PRNet：Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network這篇發(fā)表于是ECCV2018爆雹，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測(cè)了3D landmark停蕉，取得了不錯(cuò)的效果 2D face alignment技術(shù)已經(jīng)比較成熟愕鼓，3D face recons...
