Technologieaustausch

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1. Laden Sie das Github-Projekt 3dmm_cnn-master herunter
https://github.com/anhttran/3dmm_cnn.git
Ein Projekt, das tiefe neuronale Netze für die 3D-Gesichtsmodellierung aus einem einzelnen Bild verwendet, End-to-End-Code, der eine 3D-Form- und Texturschätzung direkt aus Bildintensitäten ermöglicht, unter Verwendung eines Regressions-3D-Gesichtsmodells, um die Kopfform anhand erkannter Gesichtsorientierungspunkte, Haltung und Haltung abzuschätzen Ausdruck.
    
2. Laden Sie relevante Daten herunter
1. Laden Sie die 3DMM_CNN-Modelldateien herunter und verschieben Sie sie in den Ordner CNN
http://www.openu.ac.il/home/hassner/projects/CNN3DMM
3dmm_cnn_resnet_101.caffemodel
Bereitstellen_Netzwerk.prototxt
bedeuten.binaryprotoCNN
2. Laden Sie das Basel-Gesichtsmodell herunter und verschieben Sie es in den Ordner 3DMM_model
https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/index.php?nav=1-2&id=downloads
01_MorphableModel.mat
3. Holen Sie sich das 3DDFA-Ausdrucksmodell in den Ordner 3DMM_model
http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/xiangyuzhu/projects/3DDFA/Code/3DDFA.zip ist möglicherweise ungültig
https://onedrive.live.com/?authkey=%21AGNgYRrq6OQPZE4&id=1B5D487B5A28CEFD%213218&cid=1B5D487B5A28CEFD Anmelden