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基于Pytorch的Deep3DFaceReconstruction: 弱监督下的精准3D人脸重建

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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MATLAB的3D人脸重建程序
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    本项目利用MATLAB开发了一套三维人脸重建程序，旨在通过二维图像数据构建高质量的人脸三维模型，适用于面部识别与动画制作。 三维人脸重建技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，涵盖图像处理、模式识别及机器学习等多个方面。MATLAB因其强大的数值计算与可视化功能，在实现复杂算法如三维人脸重建中被广泛应用。本段落将深入探讨基于立体成像的三维人脸重建方法，并结合MATLAB编程实践来解析其核心原理和具体步骤。 首先需要理解的是，立体成像是通过从不同角度获取同一物体的一对或多幅图像并计算它们之间的视差差异以推断出该物体的三维结构。在进行三维人脸重建时，则通常使用包含相同面部特征的不同视角拍摄的照片。 基于立体的方法主要流程如下： 1. **预处理**：为确保后续步骤的有效性，输入图像需经过灰度化、去噪及归一化等处理。MATLAB中可以利用imread读取图片，并通过gray2rgb或rgb2gray转换成灰度图；使用imfilter进行滤波操作。 2. **特征检测**：为了提高深度估计的准确性，会采用人脸的关键点信息（如眼睛、鼻子和嘴巴的位置）。在MATLAB中，vision.CascadeObjectDetector或者imfindcircles函数可用于自动识别这些特征。 3. **匹配与对应**：接下来需要找到图像对间对应的特征点。这可以通过SIFT或SURF等算法实现；在MATLAB中，可以使用vision.FeatureDetector和vision.DescriptorExtractor来完成此过程。 4. **立体匹配**：利用已知的对应关系计算视差图，这是通过解算立体匹配问题得到的结果。半全局匹配（SGM）是一种常用的解决方案，在MATLAB中可以通过vision.StereoMatcher类实现这一算法。 5. **深度图重建**：根据视差图像生成每个像素点对应的深度信息从而构建出完整的深度图；这一步骤反映了人脸表面在三维空间中的距离分布情况。 6. **三维模型创建**：使用获得的深度数据通过三角剖分法（例如MATLAB中的delaunayTriangulation函数）来建立面部网格。生成的网格可以进一步用作建模工具进行可视化和编辑操作。 综上所述，基于立体成像技术实现的人脸三维重建是计算机视觉领域的一个重要课题；借助于MATLAB强大的计算能力和丰富的图像处理功能库，我们可以高效地完成这一复杂任务。在实际应用中，精确特征检测、有效匹配策略以及准确的深度信息提取对于提高最终模型的质量和精度至关重要。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 实用的弱监督方法.pdf
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    本文档《实用的弱监督方法》探讨了在标注数据稀缺的情况下，如何有效利用弱监督技术提升机器学习模型性能的方法和实践应用。 如今，大多数数据科学家和工程师依赖于高质量标记的数据来训练机器学习模型。然而，手工构建这样的训练集既耗时又昂贵，这导致许多公司的ML项目难以推进至完成阶段。幸运的是，存在一种更为实际的方法。 在《使用弱监督进行深度学习》这本书中，作者Wee Hyong Tok、Amit Bahree和Senja Filipi介绍了如何利用Snorkel等工具创建产品级别的机器学习模型。通过此书，读者可以学会运用来自Snorkel的弱标记数据集来构建自然语言处理和计算机视觉项目。此外，鉴于许多公司在进行ML项目的初期阶段就难以推进，本书还提供了关于如何交付所开发深度学习模型的具体指南。
     
  • 基于稀疏表示的人脸重建
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    本研究探讨了利用稀疏表示理论进行人脸图像重建的方法，通过优化算法从少量样本中恢复高质量人脸图像，为计算机视觉领域提供了一种新的技术路径。 这篇论文详细介绍了基于稀疏表示的超分辨率重构技术。
     
  • Snorkel：用于迅速创建弱监督训练数据的系统.zip
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    Snorkel是一款创新的数据处理工具，专门设计用来快速生成高质量的弱监督学习训练数据。通过简化标注过程，它极大地提高了机器学习项目的效率和灵活性。 Snorkel 是一种用于快速生成弱监督训练数据的系统，版本为 v0.6.2。该系统是在DARPA赞助下开发的，并且在合同编号FA8750-17-2-0095和SIMPLEX程序的支持下运行，不受许可限制。此外，Snorkel 还通过 NIH 的聚集中心得到了支持。
     
  • SDM-MATLAB代码：基于监督下降法的人脸特征检测与追踪的MATLAB实现...
    优质
    本项目为基于SDM（监督下降法）的人脸特征检测和跟踪在MATLAB中的实现。提供高效准确的人脸关键点定位解决方案，适用于人脸相关研究与应用开发。 SDM：监督下降方法的Matlab实现用于人脸界标检测和跟踪。 如果使用此代码，请引用以下出版物： Feng, ZH, HuberP., KittlerJ., ChristmasW. 和 WuXJ 随机级联回归的copse 用于鲁棒的面部界标检测。IEEE信号处理快报，2015，第1（22）期，pp：76-80。 Feng, ZH, HuG., KittlerJ., ChristmasW. & WuXJ 级联协作回归，通过使用动态加权合成图像和真实图像的混合训练的鲁棒面部地标检测。IEEE Trans. on Image Processing，2015，第24（11）期，pp：3425-3440。 Xiong, X., & DelaTorre, F. 监督下降法及其在人脸对齐中的应用。IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)，2013，pp：532-539。 使用指南： 在主目录下创建一个名为“data”的文件夹以存储训练和测试数据，并创建一个名为“model”的文件夹以存储训练的模型。 从指定位置下载COFW彩色图像并将.mat文件解压缩到data中。