Github
文档
论文ROMP 项目简介
项目概述
ROMP是一项创新的3D人体姿态识别技术，专注于通过单目摄像头实时恢复多个三维人物的网格。该项目的研究致力于简化和加速3D人类形体的重建，使得通过单个摄像头就能高效地捕捉多个人的3D姿态。
ROMP、BEV与TRACE
ROMP项目以其一体化的设计著称，能够在不分阶段下实时处理并重建多个人物的3D形体。该系统的目标是提升多人物情况下的姿态识别效率。
-
ROMP (ICCV 2021)：这是一种单阶段的方法，专注于通过单目摄像头恢复多个3D人物，其特点是实时性，适用于动态场景中的多人物同时处理。
-
BEV (CVPR 2022)：该方法进一步深入探索了人物之间的深度关系，并且能够支持所有年龄段的个体，使其在处理家庭场景或多代人环境下的3D重建时更加得心应手。
-
TRACE (CVPR 2023)：此方法在动态摄像头环境中能够跟踪特定的对象，并恢复它们的全局3D轨迹，这为复杂的动画制作和虚拟现实场景提供了支持。
使用指南
ROMP和BEV的跨平台API适用于Linux、Windows和Mac操作系统，可以通过pip安装。用户可以通过简单的使用指南进行推断、训练和评估，甚至可以在Google Colab上进行尝试。
项目扩展
项目中也提供了Blender插件和VMC协议支持，帮助用户更好地将ROMP技术应用于3D建模和虚拟现实当中。
贡献者
ROMP项目由Yu Sun及其团队进行维护，这个团队中的许多开发者都为提升和优化ROMP的性能做出了重大贡献，确保项目能够在不同的系统上平稳运行并不断迭代更新。
总结
ROMP项目无疑在3D人体姿态识别领域做出了显著的贡献，其通过单目摄像头实时重建多人体形的能力显著提升了相关技术的应用空间。无论是在动画制作、虚拟现实，还是复杂的多人交互场景中，该技术都展现出了强大的潜力。
