基于RGB图像的3D人体姿态实时估计
MocapNET项目通过2D关节估计,将单目RGB图像转换为3D人体姿态,实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络,能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器,MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写,支持3D凝视和BVH面部配置检索,并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新,旨在提高其对社区的实用性和可访问性。
MocapNET 是一项旨在通过单目RGB图像进行 3D 人体姿势估计的实时系统。该项目在 BVH 格式中提供人体姿势估测,其基础于对 2D 关节点的预测。
MocapNET 项目自发布以来经历了多个版本的更新与改进:
MocapNET 支持在多种环境和平台上运行,包括 Linux 和 Windows(通过 Linux 子系统)。项目依赖的主要库包括 TensorFlow 和 OpenCV。项目代码和模型均 可通过初始化脚本自动下载和配置,使得库的安装和配置过程相对简便。
此外,该项目还提供了对高准确性姿态估计的完整支持,特别是通过使用 OpenPose 生成的 2D JSON 文件来提高预测精度。此外,还支持自行生成用于研究的 BVH 训练数据集。
MocapNET 项目由一组活跃的开发者团队维护,并不断通过扩展功能和提高性能来响应学术界和工业界的需求。未来的发展包括进一步提高姿态估计的精确度,对更多的附件和复杂动作的支持,以及引入更多用户友好的特性。
**请引用以下著作来支持您的研究**: - Qammaz, Ammar 和 Argyros, Antonis A,"Towards Holistic Real-time Human 3D Pose Estimation using MocapNETs",发表于 BMVC 2021。 - Ammar Qammaz 和 Antonis A. Argyros,"Occlusion-tolerant and personalized 3D human pose estimation in RGB images",发表于 ICPR 2020。 - Qammaz, Ammar 和 Argyros, Antonis A,"MocapNET: Ensemble of SNN Encoders for 3D Human Pose Estimation in RGB Images",发表于 BMVC 2019。
利用该项目,各种涉及3D人体姿态估计的应用都可以获得显著提升,尤其是在实时性能和可用性方面。MocapNET 为研究人员和开发者提供了一个强大且灵活的工具,以探索 3D 动作捕捉和人工智能之间的结合。
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