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