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三维人脸重建(二)

face3d代码 pipeline.py 的讲解

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linux服务器软件全局调用的方法

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介绍CVPR2021的一篇文章

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介绍 ICCV 2021的一篇文章

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理解傅里叶（一）

感性理解傅里叶级数和傅里叶变换

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傅里叶分析(二)

文章目录

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Seq2seq进阶，双向GRU

文章目录主要使用attentionEncoderAttention一般编码器中得到的向量包含所有的上下文信息，是高度压缩的信息，怎么样来避免这种压缩呢？这是原来的seq2seq，当然有些小的改进在此不做介绍了。主要使用attentionattention 向量a，长度是源向量的长度， ai在0~1之间，总和为1，可以得到加权后的向量w在解码的每个时间步计算一个加权向量，把它作为解码器和线性层的输入来进行预测Encoder使用双向GRU构建编码器此时output的大

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三维人脸重建 (四)

介绍face3d 的3dmm.py文件

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三维人脸重建 (五)

介绍face3d的transform.py和light.py以及render.py文件

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论文阅读: Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution

介绍CVPR 2016年的文章, 俗称3DDFA

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三维人脸重建(六)

介绍generate_uv_map.py文件, 介绍uv纹理图和位置图的使用

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三维人脸重建(七)

了解pncc, 深度图, 位置图的文件

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介绍IEEE 2020的一篇文章

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文章目录前言前言在seq2seq中, encoder隐层的输出可以当作K, decoder隐层的输出作为Q, 这里不能反过来, 因为我们是根据注意力过滤掉K的内容, 所以K对应encoder

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图深度学习（一）

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这篇文章中提出了PRnet，使用UV位置图辅助预测

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Cycle Gan学习

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