Още сега можете да пробвате новата невронна мрежа за създаване на 3D изображения от снимки на лица
В интернет има редица стартъпи, които могат да възвръщат 3D структурата на лицето по фотоси. След основаването на триизмерния модел се появява опция, да вземем за пример да се смени прическата, да се пробват слънчеви очила, да се пусне брада и така нататък
Но в този момент бизнесът с сходни услуги е под опасност, тъй като тяхната работа с лекост прави новата невронна мрежа VRN (Volumetric Regression Network) , която бе оповестена с отворен код в GitHub. Директно в уеб страницата можете да качите своята или непозната фотография и да извършите 3D преобразуването онлайн, единствено за няколко секунди.
3D реконструкцията от 2D фотоси се смята за един от фундаменталните проблеми на машинното зрение. Повечето днешни компютърни системи от сходен жанр изискват голям брой фотографии, снимани от разнообразни ъгли. Според създателите на новата научна работа, съществуващите до момента модели употребяват комплициран и неефикасен конвейер за обработка на данните, за построяването на модела и за възстановяване на крайния резултат. Сега се оказа, че конволюционната невронна мрежа прави същата работа по-просто и по-ефективно от създадените от индивида модели и логаритми.
На изображенията по-долу се вижда, че невронната мрежа VRN без проблеми преобразува другите изражения на лицето по повод обектива на фотоапарата и може да основава 3D изображения единствено от една единствена фотография.
Авторите на тази разработка под управлението на Аарон Джексън (Aaron Jackson) от университета в Нотингам, Англия, са употребявали напълно банален метод към вокселизацията на изображението.
Новата мрежа VRN стартира сполучливо да генерира 3D модели от фотосите след образование посредством база данни, съдържаща фотографии и техните 3D модели. Конкретно в този случай са употребявани 60 000 двумерни фотоси на лица и техните 3D модели, генерирани от относително бавната 3DMM.
Изясни се, че новата VRN невронна мрежа стартира да демонстрира доста добър резултат, без да употребява моделите на 3DMM и тъкмо и бързо прави преобразуването на човешките лица от 2D към 3D.
Мрежата бе оставена за свободно прилагане онлайн и потвърди, че сполучливо прави преобразуването на доста огромен брой фотоси, качвани от потребителите. Към сегашен ден невронната мрежа е обработила над 400 000 разграничи фотографии.
За разлика от доста други планове, тази невронна мрежа може да бъде стартирана локално на личния личен компютър. Целият сорс код е оповестен в GitHub. За нейната работа е належащо инсталирането на фреймуърка за научни калкулации Torch7, относително бърз, само че не най-нов графичен процесор на Nvidia с поддръжката на CUDA. Програмата е тествана в Оценка за съвместимост Linux и няма версии за Windows. Необходими са още MATLAB, bash, ImageMagick, GNU awk, Python 2.7 (+ visvis, imageio, numpy).
Научната работа е оповестена на 22 март 2017 година, а логаритъмът е построен този месец.
Но в този момент бизнесът с сходни услуги е под опасност, тъй като тяхната работа с лекост прави новата невронна мрежа VRN (Volumetric Regression Network) , която бе оповестена с отворен код в GitHub. Директно в уеб страницата можете да качите своята или непозната фотография и да извършите 3D преобразуването онлайн, единствено за няколко секунди.
3D реконструкцията от 2D фотоси се смята за един от фундаменталните проблеми на машинното зрение. Повечето днешни компютърни системи от сходен жанр изискват голям брой фотографии, снимани от разнообразни ъгли. Според създателите на новата научна работа, съществуващите до момента модели употребяват комплициран и неефикасен конвейер за обработка на данните, за построяването на модела и за възстановяване на крайния резултат. Сега се оказа, че конволюционната невронна мрежа прави същата работа по-просто и по-ефективно от създадените от индивида модели и логаритми.
На изображенията по-долу се вижда, че невронната мрежа VRN без проблеми преобразува другите изражения на лицето по повод обектива на фотоапарата и може да основава 3D изображения единствено от една единствена фотография.
Авторите на тази разработка под управлението на Аарон Джексън (Aaron Jackson) от университета в Нотингам, Англия, са употребявали напълно банален метод към вокселизацията на изображението.
Новата мрежа VRN стартира сполучливо да генерира 3D модели от фотосите след образование посредством база данни, съдържаща фотографии и техните 3D модели. Конкретно в този случай са употребявани 60 000 двумерни фотоси на лица и техните 3D модели, генерирани от относително бавната 3DMM.
Изясни се, че новата VRN невронна мрежа стартира да демонстрира доста добър резултат, без да употребява моделите на 3DMM и тъкмо и бързо прави преобразуването на човешките лица от 2D към 3D.
Мрежата бе оставена за свободно прилагане онлайн и потвърди, че сполучливо прави преобразуването на доста огромен брой фотоси, качвани от потребителите. Към сегашен ден невронната мрежа е обработила над 400 000 разграничи фотографии.
За разлика от доста други планове, тази невронна мрежа може да бъде стартирана локално на личния личен компютър. Целият сорс код е оповестен в GitHub. За нейната работа е належащо инсталирането на фреймуърка за научни калкулации Torch7, относително бърз, само че не най-нов графичен процесор на Nvidia с поддръжката на CUDA. Програмата е тествана в Оценка за съвместимост Linux и няма версии за Windows. Необходими са още MATLAB, bash, ImageMagick, GNU awk, Python 2.7 (+ visvis, imageio, numpy).
Научната работа е оповестена на 22 март 2017 година, а логаритъмът е построен този месец.
Източник: kaldata.com
КОМЕНТАРИ