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DensePose开源了2D变3D人体姿势实时识别

发布时间:2019-06-16 23:19 来源:未知 编辑:admin

  DensePose,这项技术可以把2D图像,转换成3D人体模型,并已成功跻身今年

  Facebook和来自法国的INRIA研究所共同开发的AI,和传统姿态估计系统很不一样。

  不过,Facebook团队觉得,这样的观察方式,是没有办法深刻理解图像的。

  他们需要的是,人体表面的全方位观察,把每个人变成UV贴图,一片一片一片,一片。

  另外,DensePose每秒处理多帧画面,而且,就算视频里同时出现100个人,也没问题。

  这样的任务,一个GPU可以完全搞定。2D转3D的速度和准确度,有希望为AR/VR这样的应用提供加持。

  这是一个大规模的参考标准 (Ground Truth)数据集。里面包含了5万人图像 - 表面UV图的一一对应。

  他们是在Facebook自家的物体检测平台Detectron上面,搭起了这样一个模型。

  在全卷积处理之后,用了兴趣区域池化层 (ROI Pooling) 。研究人员用三个输出通道,扩增了这个网络。

  训练好之后,AI可以把每一个像素,分配到不同的身体部位,给出U坐标和V坐标。

  看着自家神经网络茁壮成长,Facebook团队还在博客里致谢了被并到PyTorch里的Caffe 2。

  现在,既然还不知道数据集里面,有多少羞羞的姿势,大家就先瞻仰一下代码吧。

  顺便,CVPR正在盐湖城开心地进行。6月22日,就要轮到DensePose团队开讲,当地时间早8点之前,沉迷学习的各位可以趁机复习一下论文。

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