Как стать автором
Обновить
4
0

Пользователь

Отправить сообщение

EXAM — State-of-the-art метод классификации текста

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров5.6K
text classification

Классификация текста — одна из наиболее распространенных задач в NLP и обучении с учителем, когда датасет содержит текстовые документы, а метки используются для тренировки текстового классификатора.
Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+4
Комментарии2

PIFR — метод генерации 3D-маски, независимо от угла поворота лица

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров4.9K
ПИВЛ

Представлем вашему вниманию перевод статьи «PIFR: Pose Invariant 3D Face Reconstruction».

Во многих реальных приложениях, включая обнаружение и распознавание лиц, генерацию 3D-смайликов и стикеров, геометрию лица необходимо восстанавить из плоских изображений. Однако эта задача остается трудной, особенно когда большая часть информации о лице непознаваема.

Цзян и Ву из Университета Цзяннань (Китай) и Киттлер из Университета Суррея (Великобритания) предлагают новый алгоритм 3D-реконструкции лица — PIFR, который значительно увеличивает точность воссоздания даже в сложных позах.
Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑26 и ↓0+26
Комментарии1

Получение морфируемой 3D-модели лица на основе фотографии в произвольном ракурсе

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров21K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Learning 3D Face Morphable Model Out of 2D Images».

3DMM

Трёхмерная морфируемая модель лица (3D Morphable Model, далее 3DMM)  —  это статистическая модель структуры и текстуры лица, которая используются компьютерном зрении, компьютерной графике, при анализе человеческого поведения и в пластической хирургии.

Неповторимость каждой черты лица делает моделирование человеческого лица нетривиальной задачей. 3DMM создётся для получения модели лица в пространстве явных соответствий. Это означает поточечное соответствие между полученной моделью и другими моделями, позволяющими выполнять морфирование. Кроме того, в 3DMM должны быть отражены трансформации низкого уровня, такие как отличия мужского лица от женского, нейтрального выражения лица от улыбки.
Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑13 и ↓2+11
Комментарии4

GAN научили создавать лица с реалистичной текстурой и геометрией

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров12K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Facial Surface and Texture Synthesis via GAN».

Когда у исследователей имеется недостаток реальных данных, зачастую они прибегают к аугментации данных, как способу расширить имеющийся датасет. Идея состоит в том, чтобы модифицировать имеющийся тренировочный датасет таким образом, чтобы оставить семантические свойства нетронутыми. Не такая уж тривиальная задача, если речь идет о человеческих лицах.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑19 и ↓2+17
Комментарии3

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Зарегистрирован
Активность