Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
Low-frequency Guided Self-supervised Learning for High-fidelity 3D Face Reconstruction in the Wild | |
Wang, Pengrui1,2; Lin, Chunze3; Xu, Bo1; Che, Wujun1; Wang, Quan3 | |
2020-07 | |
会议名称 | IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) |
会议日期 | 2020-7-6~2020-7-10 |
会议地点 | London, UK |
摘要 | In this paper, we propose a low-frequency guided self-supervised learning method for high-fidelity 3D face reconstruction from an in-the-wild image. |
收录类别 | EI |
七大方向——子方向分类 | 计算机图形学与虚拟现实 |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/40394 |
专题 | 复杂系统认知与决策实验室_听觉模型与认知计算 |
通讯作者 | Che, Wujun |
作者单位 | 1.Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China 2.University of Chinese Academy of Sciences, China 3.Sensetime Research |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Wang, Pengrui,Lin, Chunze,Xu, Bo,et al. Low-frequency Guided Self-supervised Learning for High-fidelity 3D Face Reconstruction in the Wild[C],2020. |
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icme2020.pdf(1568KB) | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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