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#429
summarized by : 遠藤大河
どんな論文か？
顔の表情の認識から顔の再現まで，2枚のRGB画像のみで顔の3次元の動きを取得することは，非常に困難である．本論文では，2枚の単眼画像で顔面の3次元のフローを推定するためのフレームワークを提案．
新規性
人間の顔が撮影された12000以上の動画を収集，注釈した大規模なデータセットであるFace3DVidを構築し， Face3DVidで教師あり学習，4DFABで転移学習されたフレームワークであるDeepFaceFlowを提案．
結果
評価指標をAverage End Point Error (AEPE)として最新手法と比較した結果，精度を上回る結果となり，最先端の手法よりも2Dと3Dの両方の顔のフローを正確に推定することが可能．
その他（なぜ通ったか？等）
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