eft:通过EFT(示例性微调)进行3D人体注释的可视化代码 源码

该存储库包含通过方法为野生2D图像生成的伪GT 3D人体姿势数据。 3D姿势数据采用参数的形式,并且可以用作训练3D姿势估计算法(例如或 )的监督。我们发现,在不使用任何其他室内3D姿态数据集的情况下,我们的EFT数据集足以构建与以前的SOTA算法可比的模型。有关更多详细信息,请参见我们的。 该存储库还包含使用我们的EFT数据集和单眼运动捕捉演示工具进行训练的预训练3D姿势估计模型。参见 。 消息: 我们发布了 ,您可以通过它获得3D身体+手部输出。主体模块与此存储库的模型相同。我们鼓励使用进行身体姿势估计。 安装要求 使用conda环境既方便又安全 conda create -n venv_eft python=3.6 conda activate venv_eft pip install -r requirements.txt 下载EFT拟合数据(json格式) 该存储库仅为公共2D关