通过可微 PnP 实现端到端人脸重建
计算机视觉与模式识别
2024-09-24 v1
摘要
这是 ECCV 2022 WCPA 挑战赛人脸重建赛道的挑战报告。报告内简要说明了我们如何完成这一挑战。我们设计了一个双分支网络来完成此任务，其作用分别是人脸重建和人脸关键点检测。前者输出规范 3D 人脸坐标。后者输出像素坐标，即带有头部姿态和透视投影的 3D 坐标的 2D 映射。此外，我们利用可微 PnP（Perspective-n-Points）层来微调这两个分支的输出。我们的方法在 MVP-Human 数据集上取得了极具竞争力的定量结果，并在挑战赛中荣获三等奖。
引用
@article{arxiv.2409.14249,
title = {End to End Face Reconstruction via Differentiable PnP},
author = {Yiren Lu and Huawei Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14249},
year = {2024}
}
备注
Accepted by ECCV2022 workshop