3D手部形状与姿态估计开源项目教程

3D手部形状与姿态估计开源项目教程

hand-graph-cnn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hand-graph-cnn

1. 项目介绍

本项目是基于CVPR 2019论文《从单张RGB图像中估计3D手部形状与姿态》的开源实现。该工作旨在解决从单个RGB图像中估计完整3D手部形状和姿态这一新颖且具有挑战性的问题。当前大多数基于单目RGB图像的3D手部分析方法仅关注估计手部关键点的3D位置，这无法完全表达手部的3D形状。本项目提出了一种基于图卷积神经网络（Graph CNN）的方法，可以重建包含手部3D形状和姿态更丰富信息的完整3D网格。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您已安装了PyTorch（版本v0.4.0或更高），并根据以下步骤快速启动本项目：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/3d-hand-shape/hand-graph-cnn.git

# 进入克隆的目录
cd hand-graph-cnn

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 评估真实世界数据集并可视化手部网格和姿态
python eval_script.py --config-file "configs/eval_real_world_testset.yaml"

# 评估STB数据集
# 首先，将STB数据集下载到hand-graph-cnn/data/STB目录下
# 然后，运行以下脚本
python eval_script.py --config-file "configs/eval_STB_dataset.yaml"

3. 应用案例和最佳实践

评估与可视化

• 真实世界数据集：使用eval_real_world_testset.yaml配置文件对真实世界数据集进行评估，结果将保存到指定目录下。
• STB数据集：使用eval_STB_dataset.yaml配置文件对STB数据集进行评估，姿态估计结果将保存为.mat文件。

模型训练与调优

• 数据准备：项目提供了大规模的合成图像数据集用于训练和验证，以及用于测试的小型现实世界图像数据集。
• 模型训练：根据项目需求和数据集特点，调整配置文件并开始模型训练。
• 模型调优：在真实世界数据集上微调模型，以提升性能。

4. 典型生态项目

本项目是基于深度学习的3D手部形状与姿态估计方法，可以应用于以下典型生态项目中：

• 虚拟现实（VR）：提供更加自然和精准的手部交互。
• 增强现实（AR）：在AR应用中实现与虚拟对象的自然交互。
• 计算机视觉研究：为相关领域的研究提供基础工具和数据集。

通过以上步骤，您应该能够顺利地开始使用本项目，并根据实际需求进行相应的调整和应用。

hand-graph-cnn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hand-graph-cnn