GVHMR项目安装与配置指南

GVHMR项目安装与配置指南

GVHMR Code for "GVHMR: World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates", Siggraph Asia 2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gv/GVHMR

1. 项目基础介绍

GVHMR（World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates）是一个通过重力视图坐标实现世界坐标下人体运动恢复的开源项目。该项目旨在从视频数据中恢复人体运动，并已在SIGGRAPH Asia 2024上发表。该项目的主要编程语言是Python，同时也使用了Jupyter Notebook进行部分演示和测试。

2. 关键技术与框架

该项目使用的关键技术包括但不限于：

• 视觉里程计（Visual Odometry，VO）：用于估计相机运动。
• 人体姿态估计（Human Pose Estimation）：用于从图像中检测和估计人体关键点。
• 三维人体运动恢复（3D Human Motion Recovery）：通过结合VO和人体姿态估计来恢复人体的三维运动。

主要使用的框架和库包括：

• PyTorch：深度学习框架，用于模型训练和推理。
• OpenCV：用于图像和视频处理。
• NumPy：科学计算库，用于数值计算。

3. 安装与配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.x（建议使用Python 3.6及以上版本）
• pip（Python的包管理器）
• CUDA（如果使用NVIDIA GPU进行加速）

安装步骤

以下步骤将指导您如何安装GVHMR项目：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/zju3dv/GVHMR.git
   cd GVHMR
   

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 如果需要使用视觉里程计，项目默认使用了DPVO。如果您希望使用更高效的SimpleVO，可以按照以下步骤进行安装：

   # 移除DPVO
   git submodule deinit -f third-party/DPVO
   rm -rf third-party/DPVO
   
   # 克隆SimpleVO
   git submodule add https://github.com/zju3dv/SimpleVO third-party/SimpleVO
   

4. 安装完成后，您可以通过以下命令运行示例脚本进行测试：

   python tools/demo/demo.py --video=docs/example_video/tennis.mp4 -s
   

以上步骤为GVHMR项目的基础安装流程。根据实际需要，可能还需要进行更多的配置和调试。请参考项目官方文档以获取更详细的安装和使用指南。

GVHMR Code for "GVHMR: World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates", Siggraph Asia 2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gv/GVHMR