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3D人脸关键点和重构调研
2023-05-16
一、3D 人脸任务
3D Face Alignment. 从2D图像到3D 关键点回归(例如68个关键点)
3D Dense Face Alignment. 从2D图像到3D稠密关键点回归,上万个关键点的人脸模型,例如3DMM模型,将问题转换为对参数的回归.
3D face reconstruction. 从一张2D图像中重建出人脸的3D点云模型,即除了形状之外,还要包含每个点的纹理信息(RGB值).
二、数据集
序号
名称
任务
数量
数据格式
备注
1
300W-LP
关键点/重构
60K
3DMM参数,2D和3D 68个关键点,MATLAB
2
AFLW2000-3D
关键点/重构
2K
3DMM参数,2D和3D 68个关键点,MATLAB
AFLW数据集前2K张
3
Florence
关键点/重构
2K
视频,不同分辨率、视角和放缩
53个受试者面部扫描
4
AFLW-LFPA
关键点
3901+1299
34个关键点
AFLW数据集的扩展
5
NoW Benchmark
重构
3D重构图,包含120K个顶点(.obj),7个关键点,bbox由npy格式给出
100个受试者, iPhone X获取, 3D面部扫描
6
Stirling-HQ / LQ
重构
Di3D camera system获取,Wavefront obj格式,视频
99个受试者
三、算法
序号
算法
年份
编程语言
训练代码
速度
1
3DDFA_V2
2020
pytorch+mac or linux
无
1.35ms/image on CPU+4ms mesh rendering
2
RPN
2018
Tensorflow 1.x + Python 2.7
无
100FPS on GTX1080
3
DeFA
2017
MATLAB
无
4
MNN+OR
2020
Tensorflow + C++
无
5
2DASL
2019
Pytorch + Matlab
无
6
3DDFA
2018
Pytorch + Matlab + C++
是
0.27x128ms on TITAN X
7
DECA
2020
pytorch
无
120fps on RTX5000
8
RingNet
2019
Tensorlow+python2
无
9
Deng et al.
2019
Tensorflow
是
50FPS on 1080
四、效果排序
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