التم.Align] حديقة الوجه ثلاثية الأبعاد والترقيم الكثيف في البيئة الحقيقية هو مشكلة صعبة نظرًا لفقدان معلومات الوجه الجزئي بشكل شائع في الصور التي تحتوي على تغطيات وزوايا وجه كبيرة. كما أن التغيرات الكبيرة في زاوية الرأس تزيد من فضاء الحل وتجعل النمذجة أكثر صعوبة. الفكرة الرئيسية لدينا هي نمذجة التغطية وزاوية الرأس لتفكيك هذه المهمة الصعبة إلى عدة مهام فرعية نسبيًا أكثر قابلية للإدارة. لتحقيق هذا، نقترح إطارًا شاملًا يُعرف بشبكة الانحدار الثنائية ذات التحديد الذاتي (Self-aligned Dual face Regression Network - SADRNet)، والذي يقوم بتوقع وجه يعتمد على الزاوية ووجه مستقل عن الزاوية. يتم دمجهما بواسطة تحديد ذاتي يدرك التغطية لإنتاج الوجه ثلاثي الأبعاد النهائي. أظهرت التجارب الواسعة على مقعدين شهيرين للمعايير، وهما AFLW2000-3D وفلورنس، أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً أفضل بكثير من الأساليب المتقدمة الحالية.请注意，上面的翻译中有一处小错误，"مقعد" 应该翻译为 "معيار" 或 "Benchmark"。以下是修正后的版本：التم.Align] حديقة الوجه ثلاثية الأبعاد والترقيم الكثيف في البيئة الحقيقية هو مشكلة صعبة نظرًا لفقدان معلومات الوجه الجزئي بشكل شائع في الصور التي تحتوي على تغطيات وزوايا وجه كبيرة. كما أن التغيرات الكبيرة في زاوية الرأس تزيد من فضاء الحل وتجعل النمذجة أكثر صعوبة. الفكرة الرئيسية لدينا هي نمذجة التغطية وزاوية الرأس لتفكيك هذه المهمة الصعبة إلى عدة مهام فرعية نسبيًا أكثر قابلية للإدارة. لتحقيق هذا، نقترح إطارًا شاملًا يُعرف بشبكة الانحدار الثنائية ذات التحديد الذاتي (Self-aligned Dual face Regression Network - SADRNet)، والتي تقوم بتوقع وجه يعتمد على الزاوية ووجه مستقل عن الزاوية. يتم دمجهما بواسطة تحديد ذاتي يدرك التغطية لإنتاج الوجه ثلاثي الأبعاد النهائي. أظهرت التجارب الواسعة على معامرين شهيرين للمعايير، وهما AFLW2000-3D وفلورنس، أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً أفضل بكثير من الأساليب المتقدمة الحالية.为了更符合阿拉伯语的表达习惯，再次优化如下：الترقيم الكثيف والاعادة بناء للوجه ثلاثي الأبعاد في البيئة الحقيقية هو مشكلة صعبة بسبب فقدان المعلومات الجزئية للوجه بشكل متكرر في الصور التي تتضمن تغطيات وزوايا وجه كبيرة. التغيرات الكبيرة في زاوية الرأس أيضًا توسع مجال الحلول وتزيد من صعوبة النمذجة. الفكرة الأساسية لدينا هي نمذجة التغطيات وزوايا الرأس لتفكيك هذه المهمة المعقدة إلى عدة مهام فرعية أكثر قابلية للإدارة نسبياً. لهذا الغرض، اقترحنا إطار عمل شامل يُسمى شبكة الانحدار الثنائية ذات التناظر الذاتي (Self-aligned Dual face Regression Network - SADRNet)، وهي تقوم بتوقع وجه يعتمد على الزاوية وآخر مستقل عنها. يتم دمج هذين النموذجين باستخدام تناظر ذاتي يدرك العوائق لإنتاج الوجه ثلاثي الأبعاد النهائي. التجارب الشاملة التي أجريت على معياري AFLW2000-3D وفلورنس الشهيرين بينت أن الطريقة المقترحة تتفوق بشكل كبير على الأساليب الأكثر تقدمًا الموجودة حاليًا.希望这个版本更加符合您的要求。