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摘要
针对移动端的计算资源和存储空间有限等问题，本文提出了一种轻量级的三维人体重建方法。首先，采用DeepLabV3+网络对人体正面和侧面图像进行分割，获得人体净身轮廓。其次利用SMPL人体模型对三维人体进行参数化表示，并对SMPL模型的正面和侧面进行投影，获得二值轮廓作为数据集。然后，构建并训练一个教师网络以预测二值轮廓图的SMPL参数。之后，构建一个轻量级的学生网络，通过知识蒸馏的方式，利用教师网络来提高学生网络预测的人体参数精度。最后通过学生网络预测的SMPL人体参数生成三维人体模型。实验结果证明，本文的方法可以在消耗较少的计算资源和存储空间的情况下获得相对较高精度的三维人体。
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