論文の概要: From 2D Images to 3D Model:Weakly Supervised Multi-View Face Reconstruction with Deep Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03842v3
• Date: Thu, 4 Jan 2024 15:50:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 18:07:11.147979
• Title: From 2D Images to 3D Model:Weakly Supervised Multi-View Face Reconstruction with Deep Fusion
• Title（参考訳）: 2次元画像から3次元モデルへ:深部融合による多視点顔再建
• Authors: Weiguang Zhao and Chaolong Yang and Jianan Ye and Rui Zhang and Yuyao Yan and Xi Yang and Bin Dong and Amir Hussain and Kaizhu Huang
• Abstract要約: 我々はDeep Fusion MVR(DF-MVR)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 スキップ接続による単一復号化フレームワークへのマルチビュー符号化を設計する。 我々は,多視点画像内の重要な共通顔領域を学習し,識別し,強調するために,顔解析ネットワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.011557635884568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While weakly supervised multi-view face reconstruction (MVR) is garnering increased attention, one critical issue still remains open: how to effectively fuse multiple image information to reconstruct high-precision 3D models. In this regard, we propose a novel model called Deep Fusion MVR (DF-MVR) and design a multi-view encoding to single decoding framework with skip connections, able to extract, integrate, and compensate deep features with attention from multi-view images. Furthermore, we adopt the involution kernel to enrich deep fusion features with channel features. In addition, we develop the face parse network to learn, identify, and emphasize the critical common face area within multi-view images. Experiments on Pixel-Face and Bosphorus datasets indicate the superiority of our model. Without 3D annotation, DF-MVR achieves 5.2% and 3.0% RMSE improvement over the existing weakly supervised MVRs respectively on Pixel-Face and Bosphorus dataset. Code will be available publicly at https://github.com/weiguangzhao/DF_MVR.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付き多視点顔再構成(MVR)が注目度を高めつつある一方で、複数の画像情報を効果的に融合して高精度な3Dモデルを再構成する方法という重要な問題がまだ残っている。 本稿では,Deep Fusion MVR (DF-MVR) と呼ばれる新しいモデルを提案し,マルチビュー画像から深い特徴を抽出し,統合し,補償することができる,スキップ接続による単一デコードフレームワークへのマルチビューエンコーディングを設計する。 さらに,チャネル機能で深い融合機能を豊かにするために,畳み込みカーネルを採用する。 さらに,多視点画像における重要な共通顔領域の学習,識別,強調を行う顔解析ネットワークを開発した。 pixel-faceとbosphorusデータセットの実験は、モデルが優れていることを示している。 3Dアノテーションがなければ、DF-MVRはPixel-FaceデータセットとBosphorusデータセットで、既存の弱教師付きMVRに対して5.2%と3.0%のRMSE改善を達成する。 コードはhttps://github.com/weiguangzhao/DF_MVR.comで公開される。

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