CVPR 2019 人脸论文盘点
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CVPR 2019 论文大盘点-人脸技术篇转自:http://www.e-tagsystems.cn/Industry/412.html
CVPR 2019 所有人脸相关论文,总计51篇,其中研究人脸重建与识别的论文最多,人脸识别中新Loss的设计有好几篇,人脸表情分析也不少,检测和对齐相对很少了。这些论文有较大数量都来自工业界,一些很实用的技术被提出来,比如有趣的人脸编辑和老化。
可以在以下网站下载这些论文:
http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py
人脸反欺诈、人脸识别对抗攻击大规模人脸反欺诈、活体检测库,中科院、京东等
A Dataset and Benchmark for Large-Scale Multi-Modal Face Anti-Spoofing
Shifeng Zhang, Xiaobo Wang, Ajian Liu, Chenxu Zhao, Jun Wan, Sergio Escalera, Hailin Shi, Zezheng Wang, Stan Z. Li
深度树学习,用于零样本的人脸反欺
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Papers Daily 2019-12-25
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3D 建模相关:[TOC]
1> 1803.11527v3 [SpiderCNN] Deep Learning on Point Sets with Parameterized Convolutional Filters利用参数化卷积滤波进行点集深度学习(ECCV2018-13)
泡泡点云时空 论文阅读
Deep neural networks have enjoyed remarkable success for various vision tasks, however it remains challenging to apply CNNs to domains lacking a regular underlying structures such as 3D point clouds. Towards this we propose a novel convolutional architecture, termed SpiderCNN, to efficiently extract geometric features from point clouds. Spide
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Papers Daily 2019-12-23
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DensePose citations:[TOC]
应用场景:单张图片的人脸三维建模: 11,
密集人脸对齐方面: 8,11,
Human DensePose Estimation:4, 7,9
Hand 三维建模: 10
三维形状建模:5,
三维物体的深度姿态估计: 6,
密集人脸对齐: 人脸对齐这项技术的应用很广泛,比如自动人脸识别,表情识别以及人脸动画自动合成等
密集人脸对齐算法将人脸图像匹配到一个最佳的3D人脸模型上,这些3D人脸模型中包含数以千计的特征点,从而实现了密集的人脸对齐。但是我们仍然面临两个问题:目前基于3D人脸模型匹配的人脸对齐算法仅仅利用稀疏的特征点来构造,如果要实现高质量的密集人脸对齐(DeFA),面临的首要问题就是没有相应的训练数据库,所有的人脸对齐数据库中标记的特征点都不超过68个特征点,所以我们需要寻找有用的信息来作为额外的限制条件,并将这些信息嵌入到学习框架中。面临的第二个问题就是需要各种的训练数据,但是不同的人脸对齐数据库标记的特征点个数不一样。
1. Slim DensePose: Thrifty Learning from Sparse An
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CV_transformations
图片处理基础知识: 放射变换、双线性插值
线性变换定义:
点$K$的坐标为$\begin{bmatrix} x \ y \end{bmatrix}$ 代表一个 2x1的列向量
矩阵$M= \left[ \begin{matrix} a&b \ c&d \end{matrix} \right]$ 代表 shape(2x2)的矩阵
恒等变换:令 a=d=1, b=c=0, 即 $M=\begin{bmatrix} 1&0 \ 0&1 \end{bmatrix}$ 则$$K’=\begin{bmatrix} 1&0 \ 0&1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \ y \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} x \ y \end{bmatrix}=K$$即此时$M$的值表示做恒等变换
缩放:
令$b=c=0 $,即$M=\begin{bmatrix} a&0 \ 0&d \end{bmatrix}$,则:$$K’=\begin{bmat
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Paper-CV+ClothFlow
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Cloth FlowICCV 2019丨ClothFlow:一种基于外观流的人物服装图像生成模型
背景Pose-guided person generation 和Virtual try on 领域的处理主流方法:
Deformation-based methods (eg: affine ; TPS)
DensePose-based methods
即基于变形的方法和基于密度的方法
几何变形的更好的外观转移,但是较大的几何变换,容易导致不准确、不自然的变换估计
基于密度的方法,映射2D图片到3D的人身体,结果看起来不够逼真。
因此作者提出的ClothFlow: a flow-based generative model ;解决衣服变形clothing deformation;从而更好的合成人穿衣的图片;
架构(1) A conditional layout generator
预测Target Pose-让结果(人物身体)更连贯
(2) clothing flow estimation stage (服装流估算阶段)
ClothFlow估计了一个稠密的流场
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Paper-CV+FashionAI
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FashionAI Paper2019/6《Pose Guided Fashion Image Synthesis Using Deep Generative Model 》《利用深度生成模型进行姿态引导的时尚图像合成》
Wei Sun ncsu.edu
ncsu.edu , jd, oppo,
对于智能照片编辑、电影制作、虚拟试穿和时尚展示等应用来说,生成具有预期人体姿态的逼真图像是一个有前途但具有挑战性的研究课题。
2018/9《Dense Pose Transfer 》密集姿态转移
Natalia Neverova;Facebook AI Research
姿态转移 生成
效果一般(脸部模糊,错位)
2019/8 《M2E-Try On Net: Fashion from Model to Everyone》时尚从模特到每个人
Person Image
Model Image
Person + Model-cloth Image
2018/11《Coordinate-based Texture Inpainting for Pose-Gui
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Papers-Log 2019
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截至2019年12月11日 2019年度阅读论文:
视觉领域论文Fashion 相关论文:1611.09577 Fast Face-swap Using Convolutional Neural Networks.pdf1711.08447 [VITON] An Image-based Virtual Try-on Network.pdf1807.07688 [CP-VTON] Toward Characteristic-Preserving Image-based Virtual Try-On Network.pdf1906.01347 [WUTON] End-to-End Learning of Geometric Deformations of Feature Maps for Virtual Try-On .pdf1906.07251 (ncsu JD Oppo)Pose Guided Fashion Image Synthesis Using Deep Generative Model.pdf[MG-VTON] Towards Multi-pose Guided
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Coding_Model_labelme
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Tools
Data Gen
1、图片元数据
2、图片标注
安装
1234conda create --name=labelme python=3.6conda activate labelmepython -m pip install pyqt5python -m pip install labelme
https://github.com/wkentaro/labelme
https://github.com/hitzoro/FCN-ColorLabel
Model build
Model Train
Model inference
Model Apply Relate
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DNN_platform
,
tensorflow
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ckpt 2 pb12345678910111213141516def save_pb(dst_pb, sess, output_node_names=None): # nn build # saver = tf.train.Saver(tf.global_variables()) # sess = tf.Session() # saver.restore(sess, ckpt) constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node_names) with tf.gfile.FastGFile(dst_pb, mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString()) return constant_graphdef main(): # model restore dst_file = 'dest.pb' na
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