TCMR_RELEASE 项目使用教程

TCMR_RELEASE 项目使用教程

TCMR_RELEASE Official Pytorch implementation of "Beyond Static Features for Temporally Consistent 3D Human Pose and Shape from a Video", CVPR 2021 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tc/TCMR_RELEASE

1. 项目介绍

TCMR_RELEASE 是一个基于 PyTorch 的开源项目，旨在从视频中提取时间一致的 3D 人体姿态和形状。该项目是论文 "Beyond Static Features for Temporally Consistent 3D Human Pose and Shape from a Video" 的官方实现，发表于 CVPR 2021。TCMR 通过超越静态特征的方法，实现了从视频中提取高质量的 3D 人体姿态和形状，适用于各种视频分析和计算机视觉任务。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

TCMR 项目在 Ubuntu 20.04 上测试通过，使用 PyTorch 1.12 + CUDA 11.3 和 Python 3.9。如果需要，可以使用以下命令安装所需的依赖：

source scripts/install_pip.sh

2.2 下载预训练模型和数据

首先，下载预训练的 TCMR 模型和所需的数据：

source scripts/get_base_data.sh

同时，下载 SMPL 层数据（male & female 和 neutral），并将这些 .pkl 文件放置在 $[ROOT]/data/base_data/ 目录下。

2.3 运行演示

使用以下命令运行演示脚本，生成一个带有渲染网格的视频：

python demo.py --vid_file demo.mp4 --gpu 0

生成的视频将保存在 $[ROOT]/output/demo_output/ 目录下。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 视频分析

TCMR 可以用于从视频中提取 3D 人体姿态和形状，适用于视频分析、动作识别和虚拟现实等领域。例如，可以用于分析运动员的动作，或者在虚拟现实中生成逼真的人体模型。

3.2 人体姿态估计

在人体姿态估计任务中，TCMR 可以提供时间一致的 3D 姿态估计，相比于传统的静态特征提取方法，TCMR 能够更好地捕捉人体动作的连续性和动态变化。

3.3 最佳实践

• 数据预处理：确保输入视频的质量和分辨率，以获得最佳的 3D 姿态估计结果。
• 模型微调：根据具体应用场景，可以对 TCMR 模型进行微调，以提高特定任务的性能。

4. 典型生态项目

4.1 VIBE

VIBE（Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation）是 TCMR 的基础代码库之一，提供了从视频中提取 3D 人体姿态和形状的基本框架。

4.2 NeuralAnnot

NeuralAnnot 是一个用于生成 SMPL 注释的工具，可以与 TCMR 结合使用，提供更高质量的 3D 人体模型。

4.3 3DCrowdNet

3DCrowdNet 是一个用于人群分析的项目，可以与 TCMR 结合，实现从人群视频中提取 3D 人体姿态和形状。

通过这些生态项目的结合，TCMR 可以在更广泛的计算机视觉任务中发挥作用，提供更强大的功能和更高的精度。

TCMR_RELEASE Official Pytorch implementation of "Beyond Static Features for Temporally Consistent 3D Human Pose and Shape from a Video", CVPR 2021 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tc/TCMR_RELEASE