C3DPO项目安装与配置指南

C3DPO项目安装与配置指南

c3dpo_nrsfm C3DPO - Canonical 3D Pose Networks for Non-rigid Structure From Motion. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/c3/c3dpo_nrsfm

1. 项目基础介绍

C3DPO（Canonical 3D Pose Networks for Non-rigid Structure From Motion）是一个基于深度学习的开源项目，用于从运动中恢复非刚性结构的3D姿态。该项目是论文"C3DPO: Canonical 3D Pose Networks for Non-rigid Structure From Motion"的官方实现，主要利用神经网络来估计视频中人物的3D姿态。

项目的主要编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch: 用于构建和训练深度学习模型的框架。
• NumPy: 用于数值计算的科学计算库。
• Tqdm: 一个快速，可扩展的Python进度条。
• Matplotlib: 用于绘制图表和可视化数据。
• Visdom: 用于实时可视化神经网络的训练过程。
• PyYAML: 用于解析和生成YAML内容。
• Tabulate: 用于在Python中格式化表格数据。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.6
• Conda（推荐）或Python的包管理器pip
• ffmpeg（用于生成视频输出）

安装步骤

1. 创建虚拟环境（推荐使用conda）

   conda create -n c3dpo python=3.6
   conda activate c3dpo
   

2. 安装依赖库 使用pip或conda安装项目所需依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 克隆项目仓库 将项目克隆到本地：

   git clone https://github.com/facebookresearch/c3dpo_nrsfm.git
   cd c3dpo_nrsfm
   

4. 下载预训练模型和数据集（如果需要） 运行以下脚本来自动下载预训练模型和数据集：

   python evaluate.py
   

5. 启动Visdom服务器（如果需要可视化训练过程）

   python -m visdom.server
   

6. 开始训练或评估

   • 训练模型：运行以下命令开始训练模型，需要指定配置文件：

     python experiment.py --cfg_file ./cfgs/h36m.yaml
     

   • 评估模型：运行以下命令来评估预训练模型：

     python evaluate.py
     

按照以上步骤操作，即可完成C3DPO项目的安装和配置。祝您使用愉快！

c3dpo_nrsfm C3DPO - Canonical 3D Pose Networks for Non-rigid Structure From Motion. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/c3/c3dpo_nrsfm