Linux在程序员中属于高逼格的存在,当然安装了图形界面的程序员要减分,毕竟你需要用鼠标了!程序员的桌面不能比谁的更酷更炫,要比谁的屏幕多,桌面颜色少! Windows向来是...
通过学习多角度2d标注图片+点云对应关系,预测器可以逼近精确预测2d库内人脸的特征点坐标,虽然不是绝对坐标,但是相对坐标的几何结构关系也可能可以拿来做类内细分类的attributes了,也就是1:N识别,也许可行
PRNet:Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network这篇发表于是ECCV2018,利用神经网络直接预测了3D landmark,取得了不错的效果 2D face alignment技术已经比较成熟,3D face recons...
等等…预测器输出的坐标虽然是3d的,但是真坐标系的信息其实是不可见的,所以是实现的是instance级别的预测对么…我还在想也许可以拿这个生成的坐标来精确估计人脸点云…
PRNet:Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network这篇发表于是ECCV2018,利用神经网络直接预测了3D landmark,取得了不错的效果 2D face alignment技术已经比较成熟,3D face recons...
@魔法少女玛格姬 这里说的重建,主要是指的生成的3d对齐坐标对么后端还有生成完整的的人脸点云吗
PRNet:Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network这篇发表于是ECCV2018,利用神经网络直接预测了3D landmark,取得了不错的效果 2D face alignment技术已经比较成熟,3D face recons...
@魔法少女玛格姬 @魔法少女玛格姬 是根据ground truth corresponding 的3d model来评价alignment的性能,所以其实这个网络并不涉及识别对吧,主要还是对齐
PRNet:Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network这篇发表于是ECCV2018,利用神经网络直接预测了3D landmark,取得了不错的效果 2D face alignment技术已经比较成熟,3D face recons...
这篇发表于是ECCV2018,利用神经网络直接预测了3D landmark,取得了不错的效果 2D face alignment技术已经比较成熟,3D face recons...
这就是不懂行业专业的“咨询师”想靠方法论去解决具体问题,提的意见没有结合到真正的问题,这哥们儿最大的问题是,尖子生去的第一家公司,为什么一来就给他写文档的工作职责?这哥们儿在研究生阶段做过具体项目工作没有?缺社会经验?怕缺的是老老实实画图coding或者complie的经历?这样咨询出来的结果不过是让他再耽误几年。
那个保研的尖子生,如今慌的一比:工资低加班多,想离职又不知去哪里…文|赵晓璃 写在前面的话: 在生命中的多数时间里,工作是我们一直逃避不开的话题。 不仅是与我们的生存休戚相关,更为重要的是,对于绝大多数普通人而言,它关乎到个体在这个社会中的...