一项将2D RGB图像的所有人类像素实时映射至3D模型的技术——DensePose.doc
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1、一项将2D RGB图像的所有人类像素实时映射至3D模型的技术DensePose我们已经介绍过很多仅用RGB相机进行动作捕捉的研究了,其中大多数是模拟出骨骼进行追踪,少数则是通过模拟出的骨骼套上一个粗糙的模型,便可称为3D模型了。近日,Facebook AI Reaserch(FAIR)开源了一项将2D RGB图像的所有人类像素实时映射至3D模型的技术DensePose,而且采用的也不是我们经常介绍的骨骼追踪,而是一种十分密集的方案追踪来构建3D模型。在户外和穿着宽松衣服的 也表现良好。还支持多人同时追踪。那这个密集如何来理解呢?对于一般的骨骼追踪,追踪的点大多在十到二十个之间,再多也没有多少实
2、际的效果。而DensePose所追踪的点一共有336个,密密麻麻全身都是点。(密集恐惧症退避)之所以要追踪这么多的点,是构建一个平滑流畅的3D模型所必须的数据。辛苦的付出也是值得的,DensePose无论是在户外还是多人下都表现良好,还能实时更换场景中人的衣服。那就来看看他们是怎么做到的吧。为了让机器可以学习,研究人员手动标记了5万张照片中的336个点,光这个步骤就是一个巨大的工程了,如果按部就班的标记注释,不知道要到什么时候完成了。研究人员将一个人拆分成了24个部分,分别为头、躯干上部、躯干下部、大臂、小臂、大腿、小腿、手、脚。每个部分标记14的点。对于头部、手部、脚部都由人手动标记。同时还
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