摘要
本发明公开了一种基于侧视法线图正则化的三维穿衣人体重建方法、设备及介质,其中方法包括:获取输入图像,并获取与输入图像对齐的参数化人体模型;获取参数化人体模型的体素特征、法线特征、符号距离特征;计算重建的人体网格的侧视法线图与真实法线图的对抗性损失,以更新鉴别器的参数;在采样点沿坐标轴采样附加点,计算附加点的一阶和二阶Eikonal损失;计算采样点预测值与真实值的均方差损失,根据对抗性损失、一阶和二阶Eikonal损失和均方差损失计算总损失,用于更新多层感知机的参数;将训练后的多层感知机用于实现三维穿衣人体重建。本发明能够确保模型从全局和局部尺度上正则化重建网格的侧视几何,有效提高重建人体网格的准确度。
技术关键词
多层感知机
对抗性
采样点
人体模型建立
符号
网格
图像
重建人体
电子设备
程序
处理器
指令
超参数
可读存储介质
网络
存储器
连续性
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定量评估方法
VOCs污染物
空间分布信息
定量分析方法
插值算法
大语言模型
数据处理模型
多层感知机
注意力机制
数据分类识别
宫颈
自动识别方法
预训练模型
无标签数据
图像识别模型
交易风险识别方法
上下文特征
高风险
生成特征
多层感知机
行人重识别模型
融合多源信息
输入模组
注意力机制
加速网络收敛