使用从单个图像进行3D人脸建模的Python代码
新功能：请参阅我们的后续项目，以进行。
此页面包含端到端演示代码，这些代码直接从不受约束的2D面部图像中估算3D面部形状和纹理。 对于给定的输入图像，它将生成面部形状和纹理的标准层文件。 它伴随我们的论文[1]中描述的深层网络。 在此版本中，我们还包括了地标构成的姿势和表情拟合的演示代码。
此版本是正在进行的人脸识别和建模项目的一部分。 请，请参阅以获取更新和更多数据。
特征
直接从图像强度用于3D形状和纹理估计的端到端代码
在不受限制的条件下设计和测试人脸图像，包括具有挑战性的LFW，YTF和IJB-A基准
首次显示使用我们的网络提取的3D面部形状和纹理参数具有描述性和鲁棒性，并通过这些基准上的3DMM表示提供了近乎最新的面部识别性能
没有昂贵的迭代优化，内部循环即可回归形状。 因此，3DMM安装非常快
使用回归的3D人脸模型，根据检
2021-10-22 16:09:02
42.47MB
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Al纳米粒子的偶极子表面等离子共振增强了基于AlGaN的深紫外探测器的响应度
2021-10-20 13:54:53
206KB
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matlab的egde源代码铅DBS
LEAD-DBS不适用于临床！
关于Lead-DBS
LEAD-DBS是一个MATLAB工具箱，可简化以下工作：
术后MRI和/或CT成像重建人脑中的深脑刺激（DBS）电极
本地化的可视化结果在2D
/
3D中
DBS电极放置结果及其对临床结果的影响的分组分析
模拟DBS刺激（计算激活组织的体积-增值税）
基于扩散张量成像（DTI）的连通性估计以及从VAT到其他大脑区域的纤维跟踪（连通体手术）
安装
先决条件
建议的RAM大小：16GB或更大
MATLAB版本：R2017b（MATLAB
9.3）或更高版本
MATLAB图像处理工具箱
MATLAB信号处理工具箱
SPM12
正常安装
Lead-DBS可以以完整功能的形式从我们的网站（）下载。
开发安装
另外，特别是在您希望修改Lead-DBS并为之做出贡献的情况下，您可以
从复制克隆Lead-DBS存储库。
下载必要的文件并将其解压缩到克隆的git存储库中。
我们很乐意将您的改进实施到Lead-DBS中–请直接联系我们以直接访问Github，或随时向Pull-DBS存储库添加拉取请求。
入门
您可
2021-10-18 18:24:14
1.32GB
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