The domain of computer vision has experienced significant advancements in
facial-landmark detection, becoming increasingly essential across various
applications such as augmented reality, facial recognition, and
介绍了一种采用半监督学习方法，在没有 3D 地标数据集的情况下，通过直接提取（可见的）手工标记的 2D 地标，并确保更好的定义对齐，从而学习 3D 地标。该方法利用 3D 感知的生成对抗网络进行更好的多视角一致性学习，并利用实景多帧视频进行鲁棒的跨领域泛化。实证实验证明，该方法不仅在 2D-3D 地标之间实现了更好的定义对齐，还在 3DMM 标记和摄影测量基准数据集上优于其他监督学习的 3D 地标定位方法。