HyperAIHyperAI
منذ 15 أيام

DAD-3DHeads: مجموعة بيانات كبيرة الحجم، كثيفة، دقيقة ومتنوعة للمحاذاة ثلاثية الأبعاد للرأس من صورة واحدة

Tetiana Martyniuk, Orest Kupyn, Yana Kurliak, Igor Krashenyi, Jiři Matas, Viktoriia Sharmanska
DAD-3DHeads: مجموعة بيانات كبيرة الحجم، كثيفة، دقيقة ومتنوعة للمحاذاة ثلاثية الأبعاد للرأس من صورة واحدة
الملخص

نقدّم DAD-3DHeads، وهي مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة بشكل كثيف، بالإضافة إلى نموذج قوي لمحاذاة الرأس ثلاثية الأبعاد بشكل كثيف في البيئات الطبيعية. تحتوي هذه المجموعة على تسميات تتجاوز 3500 نقطة مرجعية تمثل بدقة الشكل ثلاثي الأبعاد للرأس مقارنةً بالمسح الدقيق (ground-truth scans). يتعلم النموذج القائم على البيانات، DAD-3DNet، المدرب على مجموعتنا، معلمات الشكل والتعبير والوضعية، ويُنفّذ إعادة بناء ثلاثية الأبعاد لشبكة FLAME. كما يضم النموذج فرعًا لتنبؤ النقاط المرجعية، مما يسمح باستغلال الإشراف الغني وتدريبًا مشتركًا لمهام متعددة مرتبطة. من خلال التجارب، يتفوّق DAD-3DNet أو يوازي النماذج الرائدة في المجال فيما يلي: (أ) تقدير وضعية الرأس ثلاثية الأبعاد على مجموعتي AFLW2000-3D وBIWI، (ب) إعادة بناء شكل الوجه ثلاثي الأبعاد على مجموعتي NoW وFeng، و(ج) محاذاة الرأس ثلاثي الأبعاد بشكل كثيف وتقدير النقاط المرجعية ثلاثية الأبعاد على مجموعة DAD-3DHeads. وأخيرًا، تتيح تنوع مجموعة DAD-3DHeads في زوايا الكاميرا والتعبيرات الوجهية والانسدادات إمكانية إنشاء معيار مرجعي لدراسة التعميم في البيئات الطبيعية والمتانة تجاه التغيرات في التوزيع. يمكن زيارة صفحة المجموعة عبر الرابط: https://p.farm/research/dad-3dheads.

DAD-3DHeads: مجموعة بيانات كبيرة الحجم، كثيفة، دقيقة ومتنوعة للمحاذاة ثلاثية الأبعاد للرأس من صورة واحدة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI