图像重构matlab代码-vrn-pytorch:PyTorch代码“通过直接体积CNN回归从单个图像进行大姿势3D人脸重建”

时间:2021-05-27 10:41:37
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文件名称:图像重构matlab代码-vrn-pytorch:PyTorch代码“通过直接体积CNN回归从单个图像进行大姿势3D人脸重建”
文件大小:894KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-27 10:41:37
系统开源 图像重构matlab代码通过直接体积回归从单个图像进行大姿势3D人脸重建 亚伦·杰克逊(Aaron S.Jackson),阿德里安·布拉特(Adrian Bulat),瓦西里奥斯·阿吉里乌(Vasileios Argyriou)和乔治·齐米罗波洛斯(Georgios Tzimiropoulos) 试用代码而不运行它! 查看我们的在线演示。 [[]] 请访问我们的文章链接和300VW上的示例视频。 如LICENSE文件中所述,此代码是MIT许可证下的许可证。 这是用于从单个图像进行3D面部重建的体积回归网络(VRN)的非指导版本。 该方法将重建问题作为分割问题进行处理,从而生成与输入图像在空间上对齐的3D体积。 然后可以通过获取该体积的等值面来获得网格。 示例文件夹中包含几个示例图像。 这些大多数是从拍摄的AFLW图像。 如果您正在运行代码以计算潜在出版物的误差,请使用MATLAB版本,因为这是用于计算论文误差的方法。 软件需求 pytorch(建议> = 0.2) Python 3.5+或Python 2.7(它也可以与其他版本一起使用) Linux或macOS(一旦支持pytorch
【文件预览】:
vrn-pytorch-master
----vrn_unguided.py(54KB)
----face_alignment()
--------__init__.py(183B)
--------models.py(9KB)
--------utils.py(9KB)
--------api.py(9KB)
----models()
--------README.md(77B)
----demo.ipynb(270KB)
----examples()
--------AFLW_image00046.jpg(25KB)
--------star-2.jpg(8KB)
--------star-3.jpg(30KB)
--------star-7.jpg(2KB)
--------AFLW_image00095.jpg(23KB)
--------star-8.jpg(71KB)
--------AFLW_image00190.jpg(36KB)
--------star-6.jpg(204KB)
--------star-5.jpg(44KB)
--------star-10.jpg(85KB)
--------star-4.jpg(76KB)
--------star-1.jpg(13KB)
--------AFLW_image00656.jpg(20KB)
--------star-9.jpg(55KB)
----README.md(2KB)
----demo.py(4KB)

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