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基于弱监督学习的精准3D人脸重建：从单张图片到图集（含Python代码下载）

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简介：
本项目利用弱监督学习技术实现高精度3D人脸重建，仅通过单张图片即可生成高质量的人脸模型，并提供包含完整Python代码的图集资源包供用户下载。 具有弱监督学习的精确3D人脸重建：从单幅图像到图像集文件架构 - BFM same as Deep3DFaceReconstruction - dataset 存储裁剪后的图片，包含 Vladimir_Putin 文件夹 - examples 展示例子 - facebank 存储原始/原图图片，包含 Vladimir_Putin 文件夹 - models 存储预训练模型 - output 存储输出图像（.mat, .png），包括 Vladimir_Putin 文件夹 - preprocess 裁剪图片和检测特征点 - data 存储 mtcnn 模型

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  • 基于弱监督学习的精准3D人脸重建：从单张图片到图集（含Python代码下载）
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    本项目利用弱监督学习技术实现高精度3D人脸重建，仅通过单张图片即可生成高质量的人脸模型，并提供包含完整Python代码的图集资源包供用户下载。 具有弱监督学习的精确3D人脸重建：从单幅图像到图像集文件架构 - BFM same as Deep3DFaceReconstruction - dataset 存储裁剪后的图片，包含 Vladimir_Putin 文件夹 - examples 展示例子 - facebank 存储原始/原图图片，包含 Vladimir_Putin 文件夹 - models 存储预训练模型 - output 存储输出图像（.mat, .png），包括 Vladimir_Putin 文件夹 - preprocess 裁剪图片和检测特征点 - data 存储 mtcnn 模型
     
  • 基于弱监督学习的精准3D人脸重建（Deep3DFaceReconstruction）
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    Deep3DFaceReconstruction项目运用了先进的弱监督深度学习技术，实现了高精度的三维人脸建模与重建。通过分析少量标注数据和大量未标记图像，该模型能够准确捕捉面部特征及表情变化，为虚拟现实、动画制作等领域提供强大的技术支持。 这篇论文介绍了一种使用弱监督学习进行精确3D人脸重建的方法，并通过TensorFlow实现了基于CNN的面部姿势和咬合快速、准确且鲁棒的建模。该方法在FaceWarehouse，MICC Florence以及BU-3DFE等多个数据集上展现了最优性能。 训练代码现已公开发布。其主要特征包括： 1. 准确形状：此方法能够以高精度重建脸部结构。 2. 定量评估结果表明，在多个基准测试中的表现优异（误差单位为mm）： - FaceWareHouse: 2.19±0.54 - MICC Florence: 1.84±0.38 - BU-3DFE: -- (未提供具体数值) 该方法在IEEE计算机视觉和模式识别研讨会（CVPRW）的《关于面部表情及手势分析与建模》专题研讨会上获得了最佳论文奖。
     
  • 基于Pytorch的Deep3DFaceReconstruction: 弱监督下的精准3D人脸重建
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    本研究采用PyTorch框架开发了Deep3DFaceReconstruction系统，在弱监督条件下实现高精度的3D人脸重建，为面部识别和动画领域提供有力支持。 弱监督学习的精确3D人脸重建：从单个图像到图集的回购协议Pytorch版本。此存储库仅包含重建部分，因此您可以使用该库来训练网络，并且可以利用预训练模式进行操作。特征神经网络中我采用mtcnn裁剪原始图片并检测5个地标点。大部分代码来源于pytorc3d项目。 在此过程中，我会用渲染后的图像来进行评估和展示。如果估计的内在参数是在原图基础上处理的结果（即preprocess），那么最终渲染出来的图像会有所不同。因此，在此添加了estimate_intrinsic函数以获取内部参数。 例子： 这里有一些示例： - 原始图片 - 裁剪后图像 - 渲染后的图像 文件架构如下所示： ├─BFM 相同于Deep3DFaceReconstruction目录 ├─dataset 存储裁切过的图片│ └─Vladimir_Putin（示例用户） └─examples
     
  • 3DFeat-Net：基于弱监督学习的局部3D特征点云配准（含Python和MATLAB代码）下载.zip
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    本资源提供了一个名为3DFeat-Net的深度学习框架，用于执行基于弱监督学习的局部3D特征点云配准。包含实用的Python和MATLAB实现代码，助力研究与应用开发。 3DFeat-Net：弱监督局部3D特征的点云配准（Python与MATLAB实现）下载.zip包含了用于点云配准的研究工具，该工具利用了弱监督学习方法来提取局部三维特征，并提供了两种编程语言版本以供选择使用。
     
  • Face3D v3: 基于单张图片的三维人脸重建（第三版）
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    Face3D v3是一款先进的软件工具，能够从单一图像中精确重建三维人脸模型。它通过尖端的人工智能技术实现面部特征的高度还原和细节展现，在个人身份验证、虚拟现实等多个领域展现出广泛应用前景。 Face3Dv3 是一个从单个图像进行3D人脸重建的Android应用程序，它是基于Volker Blanz 和 Thomas Vetter 在“3D人脸合成的变形模型”（SIGGRAPH 99）以及“基于拟合3D变形模型的面部识别”（IEEE交易PAMI 2003）中提出的理论实现。
     
  • 实时2D到3D人脸转换：基于深度学习的实时3D人脸重建与源码
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    本项目介绍了一种先进的实时2D到3D人脸转换技术，采用深度学习方法实现高效的三维人脸重建，并提供完整开源代码。 在该项目中，我们利用深度学习技术从2D图像出发构建了一个能够实时重建3D人脸的基础架构。通过给定的视频流，我们将应用训练好的模型处理每一帧，并借助WebGL Studio平台来展示重建后的3D人脸效果。项目的一个重要目标是获取一种中间表示形式，这种形式可以高效地传输面部数据以应用于视频会议中。为此，我们创建了一个PCA模型，该模型涵盖了所有可能的3D配置情况。在构建这个模型时，我们使用了AFLW2000-3D数据集，并结合3DDFA库处理得到相应的3D面部点云信息。最后，在训练神经网络的过程中采用了Resnet架构作为框架，输入的数据是用于学习PCA模型的2D图像，而输出则是通过PCA方法获得的结果。
     
  • Python在医学图像检测中弱监督学习的应用
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    本研究探讨了利用Python编程语言进行医学影像中的弱监督学习技术应用，旨在提升疾病诊断效率与准确性。通过分析少量标注数据，模型能够从大量未标记的数据中学习特征，有效减少人工标注成本并提高算法性能，在肿瘤、病变检测等领域展现出广阔的应用前景。 弱监督学习在医学图像检测中的应用探讨了如何利用有限的标注数据进行高效的模型训练，以提高疾病诊断的准确性和效率。这种方法特别适用于资源受限的情况，在实际医疗环境中具有重要的实用价值。通过分析少量标记样本或使用其他形式的不完全信息指导算法学习，可以显著减少人工标注的工作量，并加快新应用的研发速度。
     
  • 基于正面单张照片的三维人脸重建
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    本研究致力于从单一正面照片中重构高质量的三维人脸模型，结合深度学习技术优化面部特征细节表现。 这只是一个演示版本，图片需要是三通道的，并且在选择图片时没有进行格式检测，如果图片格式不正确可能会导致程序出错，请确保代码部分联系作者获取支持。输入的图片要求为正面、无遮挡并且光照均匀。如使用附带图像仍运行失败，则问题与本软件无关。评价时请慎重考虑实际情况。
     
  • ORL人脸数据集（含400张图片）
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    简介：ORL人脸数据集包含400张图像，由40个人的不同表情、姿势和光照条件下采集所得，常用于人脸识别算法的研究与测试。 文件包含40个人在不同光线和角度下的人脸图片，每个人有10张图片，总共400张图片。这些图片的格式均为.pgm，并可用于人脸识别。
     
  • 基于深度学习的端到端图像搜索引擎（含Jupyter Python代码下载）
    优质
    本项目利用深度学习技术开发了一个端到端的图像搜索引擎，用户可通过输入查询图片获取相似结果。附带提供源代码供研究参考。 端到端图片搜索引擎是一种图像搜索系统的实现方式。这种系统允许我们根据查询来检索相似的图像。 在构建这样的引擎过程中： 1. 使用颜色特征作为附加的搜索过滤器，可以通过分析颜色强度生成额外的特征以改进我们的图像搜索引擎。 2. 利用TensorFlow Serving进行流水线版本化。虽然Flask方法有效但不具备扩展性。为了创建一个更可扩展性的系统，需要将实现改为使用TensorFlow Serving。 文件更新版本已放置在指定文件夹中。有关如何使用TensorFlow服务为模型提供支持的详细信息，请参考相关教程： 1. 将`models`文件夹放入根目录。 2. 用新文件替换所有现有文件以使项目采用TensorFlow Serving方式运行。 注意：如果遇到以下错误：“检查您的GraphDef解释二进制文件是否与您的GraphDef生成二进制文件是最新的”，可能的解决方案是降低您所使用的TensorFlow版本。