Lifting from the Deep: 单张图像的卷积3D姿态估计

Lifting from the Deep: 单张图像的卷积3D姿态估计

Lifting-from-the-Deep-release Implementation of "Lifting from the Deep: Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lifting-from-the-Deep-release

项目基础介绍

本项目是“Lifting from the Deep: Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image”的代码实现，这是一篇在2017年CVPR会议上发表的研究论文。项目由Denis Tome、Chris Russell和Lourdes Agapito共同开发，主要采用Python和Tensorflow作为编程语言。本项目提供了一个统一的框架，用于解决从单张原始RGB图像中估计3D人体姿态的问题，同时优化了2D关节估计和3D姿态重建。

项目核心功能

项目的核心功能是利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现对单张图像中人体姿态的3D估计。具体包括以下几个方面：

• 联合2D关节估计和3D姿态重建：项目通过一个多阶段的CNN架构，结合3D人体姿态的概率性知识，共同优化2D关节位置的估计和3D姿态的重建。
• 使用3D地标位置知识：利用3D地标位置的知识来细化2D位置搜索，提高估计的准确性。
• 端到端训练：整个估计过程可以通过端到端的训练方式进行，使得模型在效率和准确性上达到最佳。

项目最近更新的功能

最近项目更新中包含的功能主要包括：

• 环境设置和模型准备：通过运行setup.sh脚本，自动下载预训练的模型和安装外部工具，方便用户快速开始使用。
• 图像测试：通过运行demo.py脚本，用户可以测试模型在特定图像上的表现，查看3D姿态估计的效果。
• 文档和示例代码：更新了README文件和示例代码，使得用户可以更容易地理解和使用这个项目。

请注意，项目提供的演示模型并不是用于生成论文结果的模型，开发团队仍在转换全部代码中。

Lifting-from-the-Deep-release Implementation of "Lifting from the Deep: Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lifting-from-the-Deep-release