Epipolar Transformers 使用指南

Epipolar Transformers 使用指南

epipolar-transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/epipolar-transformers

项目介绍

Epipolar Transformers 是一个荣获 CVPR 2020 工作坊最佳论文奖的开源项目，由 Yihui He 等人来自于卡内基梅隆大学与Facebook Reality Labs合作开发。该项目主要聚焦于利用 Transformer 架构进行三维人体姿态估计，通过引入视差对应的共线性原理（即极线关系），显著提高了从二维图像到三维空间转换的准确性。项目提供了丰富的配置文件和预训练模型，支持在如 Human3.6M 数据集上的应用。

项目快速启动

环境准备

首先，确保您的系统已安装了 Python 3，并且具备 PyTorch 1.2 到 1.4 的版本。可以通过以下命令安装必要的依赖：

pip install -r requirements.txt
conda install pytorch cudatoolkit=10.0 -c pytorch

下载预训练权重与数据准备

创建一个目录用于存放模型权重及数据，并下载预训练模型:

mkdir outs && cd datasets
bash get_pretrained_models.sh

按照 datasets/README.md 中的指示来准备所需的数据集。

运行示例

要快速启动并运行项目，执行以下命令以配置一个实验并开始训练：

python main.py --cfg path/to/config

您也可以直接进行测试，使用已有的配置和权重文件：

python main.py --cfg configs/xxx.yaml DOTRAIN False WEIGHTS xxx.pth

应用案例与最佳实践

• 非增强模型可视化: 首先，下载所需的输出 pickle 文件并解压至 outs/ 目录下。之后，运行 Jupyter notebook scripts/vis_hm36_score.ipynb 来直观地查看预测结果。

• 人类3.6M输入可视化: 设置配置文件来启用可视化选项，例如：

  python main.py --cfg configs/epipolar/keypoint_h36m.yaml DOTRAIN False DOTEST False EPIPOLAR.VIS True VIS.H36M True SOLVER.IMS_PER_BATCH 1
  

• 视频生成: 若要基于特定配置和样本生成预测的视频，调整配置文件后使用适当的命令执行：

  python main.py --cfg configs/epipolar/keypoint_h36m_zresidual_fixed.yaml DOTRAIN False DOTEST True VIS.VIDEO True DATASETS.H36M.TEST_SAMPLE 2
  

典型生态项目

尽管Epipolar Transformers本身是一个专注于深度学习在三维人体姿态估计中的应用，它鼓励了相关领域技术的发展。一些相关的生态项目包括但不限于多视角人体姿态估计的解决方案，这些项目通常会借鉴其对极几何的处理方式，或是Transformer在特征提取和对应匹配上的创新方法。开发者可以将此类技术扩展到其他计算机视觉任务中，比如手部姿势识别、动作识别等，推动AI在理解和重建复杂人体动态方面的能力。

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本指南旨在帮助开发者快速上手Epipolar Transformers项目，深入探索三维人体姿态估计的魅力。无论是学术研究还是实际应用，此框架都提供了一个强大而灵活的起点。记得在使用项目时，遵循MIT许可证的规定，并在适当情况下引用原作者的工作。

epipolar-transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/epipolar-transformers