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@我埃突破美如畫 作者建立了一個對應關系括眠，從模型輸出的6W多點云中找到68個點所在的索引號，然后從中取出。至于這個索引號怎么建立的，個人認為爱沟，對于一個標準人臉如112x112大小的無傾斜無旋轉(zhuǎn)，理論上68個點在圖像中的坐標位置應該是固定的摸袁，從3D點云中找到與該位置最接近的點的索引钥顽，即可表示二者的索引關系义屏。當然還有另一種可能靠汁，3D點云是在這68點基礎上的擴充，那么根據(jù)擴充方案闽铐，68點的索引自然能確定蝶怔。

人臉對齊算法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)絡模式兄墅，可以端到端地實現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進行3D人臉重構和密集人臉對齊的聯(lián)合任務踢星。采用300W-LP...

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@destiny_fcc5 這個沒有明確答案吧藏否，得看任務具體需求和數(shù)據(jù)量。一般來講充包，數(shù)據(jù)不是特別多的話副签，沒必要用太深的resnet50，常規(guī)的vgg足夠了基矮，當數(shù)據(jù)分布不均衡或樣本差異較大時淆储，可能resnet更好吧。

人臉對齊算法DAN--Deep Alignment Network: A convolutional neural network for robust face alignment

摘要 cvpr2017 作品, 是級聯(lián)形狀回歸(Cascaded Shape Regressor)人臉對齊框架的CNN實現(xiàn)家浇。算法級聯(lián)了多級回歸器本砰，每一級的輸出是相對于上一級...

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@JY111_ 不好意思回復晚了。uv圖就只是用來表示關鍵點的坐標值而已钢悲，不需要什么語義吧点额。簡單來說，就是要回歸N個3D點的坐標譬巫，那么輸出層可以是Nx3的一個matrix（N遠大于> 3）咖楣，作者只是巧妙地將其reshape成了一個sqrt(N)xsqr(N) x 3 的一個多channel matrix。
有了N個關鍵點芦昔，后續(xù)的對齊就比較簡單诱贿，；例如可從中選取5個keypoint（左眼右眼，鼻子珠十，左嘴角右嘴角）然后通過放射變換進行對齊料扰。論文只是定位到keypoint為止，并未提供新的對齊方式

人臉對齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品焙蹭，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡模式晒杈，可以端到端地實現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進行3D人臉重構和密集人臉對齊的聯(lián)合任務。采用300W-LP...

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我用途mxnet 復現(xiàn)了訓練代碼，但有個別問題撰豺，近期比較忙還沒整理好粪般，稍后會放出tensorflow/mxnet的訓練代碼

人臉對齊算法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)絡模式污桦，可以端到端地實現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進行3D人臉重構和密集人臉對齊的聯(lián)合任務亩歹。采用300W-LP...

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@太陽_66fb 3D點云插值與2D類似，但除了值的擬合外(像最近鄰插值)凡橱，多了點云之間的相互位置關系(3D模型中成為3角曲面小作，即3個點構成一個三角形，多個這樣的三角形構成了曲面)稼钩，點云插值應該就是在已有的多個三角形基礎上顾稀，通過增加一些點改變曲面的三角形構成，詳細的查查點云插值【因為這塊我也不是特別了解】变抽。matlab中有相關函數(shù)

人臉對齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品础拨，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡模式，可以端到端地實現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進行3D人臉重構和密集人臉對齊的聯(lián)合任務绍载。采用300W-LP...

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@AaboutL 抱歉回復晚了诡宗，PRNet 輸入一張任意的2D 人臉圖片，輸出與之相對應的3D人臉點云击儡，是針對每個人都生成一個獨立的模型塔沃，但需注意的是，同一個人的不同張人臉2D圖像作為輸入阳谍，輸出的3D人臉模型可能不會完全一致

人臉對齊算法PRNet-（Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network）

摘要 cvpr2018上交作品蛀柴，采用encoder-decoder的網(wǎng)絡模式，可以端到端地實現(xiàn)由單張RGB人臉圖像進行3D人臉重構和密集人臉對齊的聯(lián)合任務矫夯。采用300W-LP...

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