木盏

摘要这篇文章旨在从单RGB图像中回归出多人3D模型出来。现存的方法几乎都遵循一个多阶段的流程，比如先检测人体位置的bounding box、然后回归出他们的3D身体mesh。相比而言，我们提出了一种单阶段为多个人体回归所有3D mesh的方法（称之为ROMP）。ROMP概念简单、无需检测框，并且能够端到端学习像素级特征表示。ROMP同时预测身体中心热力图和Mesh参数图，联合起来就可以在像素级别描述3D身体Mesh。通过一个身体中心导向的采样操作，图像中的所有人身体Mesh参数可以轻易地从Mesh参数图中

OKS，全称为“Object Keypoint Similarity”，即目标关键点相似性。是一种常见地、用于评估2D关键点检测的指标。公式为：描述为：Here di is the Euclidean distance between a detected keypoint and its corresponding ground truth, vi is the visibility flag of the ground truth, s is the object scale, an...

做3D pose的同学经常需要可视化单帧的3D关键点结果来进行调试，还有就是需要把姿态迁移到动画形象上的。本文实验目的，把一组点画成3D火柴人。注意：我画的都是17关节点的，其他数量的关节点请对照着改。输入：[[9.07790224, -72.22343977, -76.2384473, -14.76985357, 93.36553108, 37.00967529, 50.77555181, 23.629042, -8.17606904, -55.17824984, -20.645

MPJPE是“Mean Per Joint Position Error”，即“平均（每）关节位置误差”。MPJPE常常用于3D Human Pose Estimation算法的评价指标。