論文の概要: End to End Face Reconstruction via Differentiable PnP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14249v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 21:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:26:16.388305
• Title: End to End Face Reconstruction via Differentiable PnP
• Title（参考訳）: 識別可能なPnPによる端面再構成
• Authors: Yiren Lu, Huawei Wei,
• Abstract要約: 本報告は、FortectiveV 2022 WCPA Challenge, Face Reconstruction Trackの課題報告である。 我々は,この課題を達成するために2分岐ネットワークを設計し,その役割はフェイスレコンストラクションとフェイスランドマークである。 我々の手法はMVP-Humanデータセット上で非常に競争力のある定量的結果を設計し、その挑戦で3$の賞金を獲得している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.929921836614554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This is a challenge report of the ECCV 2022 WCPA Challenge, Face Reconstruction Track. Inside this report is a brief explanation of how we accomplish this challenge. We design a two-branch network to accomplish this task, whose roles are Face Reconstruction and Face Landmark Detection. The former outputs canonical 3D face coordinates. The latter outputs pixel coordinates, i.e. 2D mapping of 3D coordinates with head pose and perspective projection. In addition, we utilize a differentiable PnP (Perspective-n-Points) layer to finetune the outputs of the two branch. Our method achieves very competitive quantitative results on the MVP-Human dataset and wins a $3^{rd}$ prize in the challenge.
• Abstract（参考訳）: これはECCV 2022 WCPA Challenge, Face Reconstruction Trackのチャレンジレポートである。 このレポートでは、この課題をどのように達成するかを簡単に説明します。 我々はこの課題を達成するために2分岐ネットワークを設計し、その役割は顔再構成と顔ランドマーク検出である。 前者は標準的な3D顔座標を出力する。 後者は画素座標、すなわち頭部ポーズと遠近射影を持つ3次元座標の2次元マッピングを出力する。 さらに、微分可能なPnP(Perspective-n-Points)層を用いて、2つのブランチの出力を微調整する。 本手法はMVP-Humanデータセット上で非常に競争力のある定量的結果を実現し,その挑戦に対して$3^{rd} の賞金を獲得している。

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