自监督学习三维人体姿态估计——EpipolarPose项目教程

自监督学习三维人体姿态估计——EpipolarPose项目教程

EpipolarPose EpipolarPose 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EpipolarPose

1. 项目介绍

EpipolarPose是一个基于自监督学习的三维人体姿态估计的开源项目。它由Muhammed Kocabas、Salih Karagoz和Emre Akbas共同研发,并在2019年的IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上发表相关论文。该项目通过多视图几何原理,从多视角图像中估计二维姿态,并进一步利用极线几何获取三维姿态和相机几何信息,进而训练一个三维姿态估计器。测试时,只需输入一个RGB图像即可输出三维姿态结果。

2. 项目快速启动

安装

  • 安装PyTorch(版本需大于等于1.0.0),具体安装步骤请参考官方文档

  • 克隆项目仓库:

    git clone https://github.com/mkocabas/EpipolarPose.git
    
  • 使用pip安装项目依赖:

    pip install -r requirements.txt
    

或者创建一个新的conda环境:

conda env create -f environment.yml
  • 下载并解压Human3.6M数据集的注释文件到项目根目录下。

  • 创建工作目录:

    mkdir output
    mkdir models
    

运行示例

  • 运行以下命令启动demo:

    jupyter notebook demo.ipynb
    

3. 应用案例和最佳实践

  • 数据准备:准备Human3.6M数据集,用于训练或测试模型。具体步骤请参考项目README文件。

  • 模型训练:根据提供的配置文件进行模型的训练。具体命令如下:

    python scripts/train.py --cfg experiments/h36m/train-ss.yaml
    
  • 模型验证:使用预训练的模型在验证集上运行验证脚本。具体命令如下:

    python scripts/valid.py --cfg experiments/h36m/valid-ss.yaml
    
  • 模型部署:部署模型到生产环境,通过输入RGB图像获取三维人体姿态。

4. 典型生态项目

  • 积分人体姿态估计:一个简单的人体姿态估计基线。
  • 简单基准测试:用于人体姿态估计的简单基准。
  • 3D姿态基线:一个用于三维人体姿态估计的基线。
  • 合成遮挡:用于生成人体姿态合成遮挡数据的工具。

以上便是EpipolarPose项目的简要介绍、快速启动、应用案例和生态项目。希望这份教程能够帮助您更好地了解和使用这个项目。

EpipolarPose EpipolarPose 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EpipolarPose

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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