Fugu-MT 論文翻訳(概要): CSANet: Channel Spatial Attention Network for Robust 3D Face Alignment and Reconstruction

論文の概要: CSANet: Channel Spatial Attention Network for Robust 3D Face Alignment and Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19659v1
Date: Thu, 30 May 2024 03:20:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-31 18:16:37.211455
Title: CSANet: Channel Spatial Attention Network for Robust 3D Face Alignment and Reconstruction
Title（参考訳）: CSANet:ロバスト3次元顔アライメントと再構成のためのチャネル空間アテンションネットワーク
Authors: Yilin Liu, Xuezhou Guo, Xinqi Wang, Fangzhou Du,
Abstract要約: 私たちのモデルのバックボーンは、分離可能な畳み込みによってBottle-Neck構造によって構築されます。コーディネート・アテンション・メカニズムと空間群ワイド・エンハンスメントを統合し,より代表的な特徴を抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.203021608374998
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Our project proposes an end-to-end 3D face alignment and reconstruction network. The backbone of our model is built by Bottle-Neck structure via Depth-wise Separable Convolution. We integrate Coordinate Attention mechanism and Spatial Group-wise Enhancement to extract more representative features. For more stable training process and better convergence, we jointly use Wing loss and the Weighted Parameter Distance Cost to learn parameters for 3D Morphable model and 3D vertices. Our proposed model outperforms all baseline models both quantitatively and qualitatively.
Abstract（参考訳）: 本稿では,エンドツーエンドの3次元顔アライメント・再構築ネットワークを提案する。私たちのモデルのバックボーンは、Depth-wise Separable Convolutionを通じてBottle-Neck構造で構築されています。コーディネート・アテンション・メカニズムと空間群ワイド・エンハンスメントを統合し,より代表的な特徴を抽出する。より安定したトレーニングプロセスとより良い収束のために、Wing損失とWeighted Parameter Distance Costを併用して、3D Morphableモデルと3D頂点のパラメータを学習する。提案手法は, 定量的, 定性的に全てのベースラインモデルより優れている。

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