論文の概要: Learning 3D Face Reconstruction with a Pose Guidance Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04384v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 06:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:30:22.980262
• Title: Learning 3D Face Reconstruction with a Pose Guidance Network
• Title（参考訳）: Pose Guidance Network を用いた3次元顔再構成の学習
• Authors: Pengpeng Liu, Xintong Han, Michael Lyu, Irwin King, Jia Xu
• Abstract要約: ポーズ誘導ネットワーク(PGN)を用いた単眼3次元顔再構成学習のための自己指導型学習手法を提案する。 まず,従来のパラメトリックな3次元顔の学習手法におけるポーズ推定のボトルネックを明らかにし,ポーズパラメータの推定に3次元顔のランドマークを活用することを提案する。 我々のデザインしたPGNでは、完全にラベル付けされた3Dランドマークと無制限にラベル付けされた未使用の顔画像で両方の顔から学習できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.13404714366933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a self-supervised learning approach to learning monocular 3D face reconstruction with a pose guidance network (PGN). First, we unveil the bottleneck of pose estimation in prior parametric 3D face learning methods, and propose to utilize 3D face landmarks for estimating pose parameters. With our specially designed PGN, our model can learn from both faces with fully labeled 3D landmarks and unlimited unlabeled in-the-wild face images. Our network is further augmented with a self-supervised learning scheme, which exploits face geometry information embedded in multiple frames of the same person, to alleviate the ill-posed nature of regressing 3D face geometry from a single image. These three insights yield a single approach that combines the complementary strengths of parametric model learning and data-driven learning techniques. We conduct a rigorous evaluation on the challenging AFLW2000-3D, Florence and FaceWarehouse datasets, and show that our method outperforms the state-of-the-art for all metrics.
• Abstract（参考訳）: ポーズ誘導ネットワーク(PGN)を用いた単眼3次元顔再構成学習のための自己指導型学習手法を提案する。 まず,事前のパラメトリック3次元顔学習法におけるポーズ推定のボトルネックを明らかにし,ポーズパラメータ推定に3次元顔ランドマークを利用する方法を提案する。 特別に設計されたpgnでは、完全にラベル付き3dランドマークとラベルなしの顔画像で両方の顔から学習できます。 さらに,同一人物の複数のフレームに埋め込まれた顔形状情報を活用し,単一の画像から3次元顔形状を後退させる不適切な性質を緩和する自己教師付き学習方式も拡張した。 これら3つの洞察は、パラメトリックモデル学習とデータ駆動学習技術の補完的な強みを組み合わせた単一のアプローチを生み出す。 AFLW2000-3D, Florence, およびFaceWarehouseのデータセットについて厳密な評価を行い, 提案手法がすべての指標に対して最先端であることを示す。

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