Three-dimensional human texture estimation learning from multi-view images

Bilgisayar grafiği ve bilgisayarlı görü alanlarında, tek bir görüntüden üç boyutlu insan dokusunun doğru bir şekilde tahmin edilmesi kritik bir görevdir. Bu süreç, insanların çeşitli pozlardaki giriş görüntülerini parametrik (UV) uzaya dönüştüren bir haritalama fonksiyonu geliştirmeyi ve görünmeyen kısımların görünümünü etkin bir şekilde çıkarmayı içerir. Üç boyutlu insan doku tahmininin kalitesini artırmak için, çalışmamız, deformasyonlu evrilim kullanan bir yöntem sunmaktadır. Bu evrilim, gelişmiş bir derin sinir ağı aracılığıyla öğrenilen ofsetlerle özgün bir şekilde karakterize edilmiştir. Ek olarak çalışmamızda, görünümü genelleştirmeyi belirgin şekilde iyileştiren yenilikçi bir döngü tutarlılığı kaybı tanıtıyoruz. Metodumuz, renk doğruluğunu artırmayı amaçlayan belirsizliğe dayalı, piksel seviyesinde görüntü yeniden yapılandırma kaybı ekleyerek daha da iyileştirilmiştir. Alanın öncü yöntemleriyle kapsamlı karşılaştırmalar yaparak, yaklaşımımızın alanda dikkate değer niteliksel ve niceliksel ilerlemeler gösterdiğini ortaya koymaktadır.