CSANet：用于鲁棒3D人脸对齐与重建的通道空间注意力网络
计算机视觉与模式识别
2024-05-31 v1 图像与视频处理
摘要
我们的项目提出了一个端到端的3D人脸对齐与重建网络。模型的骨干网络由基于深度可分离卷积的瓶颈结构构建。我们集成了坐标注意力机制和空间分组增强以提取更具代表性的特征。为了更稳定的训练过程和更好的收敛性，我们联合使用Wing损失和加权参数距离代价来学习3D形变模型和3D顶点的参数。我们提出的模型在定量和定性上均优于所有基线模型。
引用
@article{arxiv.2405.19659,
title = {CSANet: Channel Spatial Attention Network for Robust 3D Face Alignment and Reconstruction},
author = {Yilin Liu and Xuezhou Guo and Xinqi Wang and Fangzhou Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.19659},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 6 figures