MoFA: Model-Based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised 
Monocular Reconstruction

Tewari, Ayush; Zollhöfer, Michael; Kim, Hyeongwoo; Garrido, Pablo; Bernard, Florian; Pérez, Patrick; Theobalt, Christian

doi:10.1109/ICCV.2017.401

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MoFA: Model-Based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised Monocular Reconstruction

MPG-Autoren

/persons/resource/persons206546

Tewari, Ayush
Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons136490

Zollhöfer, Michael
Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons127713

Kim, Hyeongwoo
Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons127194

Garrido, Pablo
Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons45610

Theobalt, Christian
Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

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Zitation

Tewari, A., Zollhöfer, M., Kim, H., Garrido, P., Bernard, F., Pérez, P., et al. (2017). MoFA: Model-Based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised Monocular Reconstruction. In IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 3735-3744). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/ICCV.2017.401.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-6102-0

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