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基于均匀 Tanh 变换的遮挡感知深度卷积神经网络用于人脸分割
提出了一种基于均匀 tanh 变换的遮挡感知卷积神经网络，用于遮挡人脸部分剖析。
PDF10 months ago
CVPR适用于人脸分割的参数高效的本地隐式图像函数网络
通过提出的本地隐式函数网络，我们在不预训练的情况下，提出了一种轻量级的人脸分割方法 FP-LIIF，使用卷积编码器和像素 MLP 解码器，并且相对于现有方法，我们的网络可以在不更改输入分辨率的情况下生成不同分辨率的分割，且模型尺寸小且速度更
PDFa year ago
基于周期性自我调节的人脸分割解耦多任务学习
本文提出了一种新的 Decoupled Multi-task Learning with Cyclical Self-Regulation (DML-CSR) 方法来解决人脸分割中产生的空间不一致和边界混淆的问题，该方法包括面部解析、二元边
PDF2 years ago
CVPR面部解析质量感知网络
本文介绍了 BUPT-CASIA 团队使用最先进的人体解析方法应用于面部解析任务，并在 CVPR 2021 Person in Context (PIC) Workshop and Challenge 比赛中获得了 86.84％的得分，获得
PDF3 years ago
AGRNet：面部解析的自适应图表达学习和推理
本文提出一种用于面部解析的自适应图形表示学习和图形推理方法，旨在学习描述每个组件的代表性顶点，利用组件之间的关系，对面部区域中的歧义像素产生准确的解析结果。实验结果证明了所提出模型在多个面部解析数据集上的卓越性能，同时验证了其在人体解析任务
PDF3 years ago
ECCV面部解析的边缘感知图表示学习和推理
本文提出一种采用图表示法学习面部解析的方法，通过对面部不同区域之间的关系进行建模和推理，并利用区域之间的边缘信息进行优化抽象，较好地完成了对面部图像的细分割。
PDF4 years ago
基于互联卷积神经网络的端到端人脸解析
提出了一种基于 Spatial Transformer Network 的 end-to-end 面部分割框架，称为 STN-iCNN，通过在两个分离的训练阶段之间添加 STN，将原始 two-stage iCNN 连接起来，从而显着提高了
PDF4 years ago
CVPRRoI Tanh-Warping 人脸解析
研究提出了一种基于 RoI Tanh-warping operator 的新型混合卷积神经网络用于面部解析，解决了传统基于裁剪和缩放的 RoI 方法无法处理头发等不可预测区域的问题，同时通过全局和局部方法融合来处理内外部面部组件，并通过重新
PDF5 years ago
构建大规模人脸解析基准的高效框架
本文提出了一种高效的人脸解析注释框架和 “Dense Landmark Guided Face Parsing (LaPa)” 数据集，以及一个基于此数据集的新的边界敏感解析网络（BSPNet）。
PDF5 years ago
面部解析的联合卷积神经网络
本文提出采用 iCNN 的两步方法来进行面部解析，其特点在于在互联的层中广泛使用下采样和上采样.
PDF6 years ago
基于完全卷积连续 CRF 神经网络的人脸解析
本文提出了一种基于全卷积网络和连续条件随机场的人脸分割方法，并在多个数据集上进行了全面评估，证明了该方法相对于其他方法具有更好的性能。
PDF7 years ago
通过循环传播进行人脸解析
本文提出了结合 CNN 层次表示和基于空间变量递归神经网络的准确标签传播的面部分割算法，能够实现高效的面部图像分析，适用于实时应用。
PDF7 years ago