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基于注意力监督的人脸姿态估计方法研究
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基于注意力监督的人脸姿态估计方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
　1.1 研究背景与意义第10-11页
　1.2 研究现状第11-14页
　　1.2.1 传统方法第12-13页
　　1.2.2 基于深度学习的方法第13-14页
　1.3 主要研究内容第14-15页
　1.4 论文章节安排第15-16页
第二章 人脸姿态估计的关键技术第16-30页
　2.1 深度学习第16-25页
　　2.1.1 卷积神经网络第17-19页
　　2.1.2 反向传播算法第19-21页
　　2.1.3 优化算法第21-23页
　　2.1.4 正则化第23-25页
　2.2 注意力机制第25-26页
　2.3 人脸姿态估计数据集第26-28页
　2.4 人脸姿态估计的主流方法第28-29页
　2.5 本章小结第29-30页
第三章 端到端的人脸姿态估计方法第30-44页
　3.1 多损失人脸姿态估计模型HopeNet第30-33页
　　3.1.1 网络结构第31-32页
　　3.1.2 损失函数第32-33页
　3.2 基于三维人脸重建的多角度人脸数据生成第33-38页
　　3.2.1 人脸的三维形变模型（3DMM）第34-35页
　　3.2.2 人脸关键点矫正第35-37页
　　3.2.3 多角度人脸数据生成第37-38页
　3.3 人脸姿态估计实验第38-43页
　　3.3.1 多损失函数的消融实验第38-41页
　　3.3.2 多姿态人脸生成实验第41-43页
　3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于人脸深度图的注意力监督机制第44-60页
　4.1 人脸深度图的生成第44-47页
　　4.1.1 UV空间位置图第44-46页
　　4.1.2 网络结构第46页
　　4.1.3 损失函数第46-47页
　4.2 注意力监督的方法第47-50页
　　4.2.1 网络结构第48-49页
　　4.2.2 损失函数第49-50页
　4.3 实验分析第50-58页
　　4.3.1 人脸深度图监督模型中间层的消融实验第51-53页
　　4.3.2 AT-HopeNet与其他方法的对比第53-57页
　　4.3.3 人脸姿态估计效果展示第57-58页
　4.4 本章小结第58-60页
第五章 工作总结与展望第60-62页
　5.1 论文工作总结第60页
　5.2 论文工作展望第60-62页
参考文献第62-70页
致谢第70-72页
攻读学位期间发表的学术论文目录第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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