densepose是乙個大規模的地面資料集，具有在50k coco影象上手動注釋的影象與表面的對應關係。為了構建此資料集，facebook ai研究團隊邀請了專門人員從2d影象到基於人體的表面表示的密集對應關係。
以下是來自驗證集的影象注釋的視覺化效果：
surreal是乙個新的大規模資料集，具有從人類運動捕捉資料的3d序列渲染的人的合成生成但逼真的影象。它包括超過600萬幀以及地面人體真實姿勢，深度圖和分割蒙版。
up-3d是乙個資料集，用於將多個任務的不同資料集「聯合起來」。尤其是使用最近引入的smplify方法，研究人員可以獲得適合多個人體姿態資料集的高質量3d人體模型。該資料集結合了兩個lsp資料集（11,000個訓練影象和1,000個測試影象）和mpii-humanpose資料集的單人部分（13,030個訓練影象和2622個測試影象）。儘管可以使用自動分割方法來提供前景輪廓，但研究人員決定使用人工注釋器來提高可靠性。
經過驗證的擬合形成了帶有5569個訓練影象和1208個測試影象的初始up-3d資料集。經過對語義身體部位分割，姿勢估計和3d擬合的實驗，改進後的3d擬合可以擴充套件初始資料集。
3d在除錯區輸出座標 3D人體姿態估計筆記
英文版 3d human pose estimation notes 人體姿態估計 估計人的關節點座標 回歸問題 多人姿態估計 人體姿態跟蹤 先獲取2d資訊，然後再 提公升 到3d姿態 直接用預訓練好的2d姿態網路，將得到的2d座標輸入到3d姿態估計網路中 得益於2d姿態估計較為成熟 缺點 為什麼要...
3D相機如何獲取基於立體視覺的3D資料
本文概述了使用立體相機獲取深度感知的主要處理步驟。立體視覺的深度感知基於三角測量原理。我們講兩台搭載投影光學系統的相機併排放置，使兩台相機的視野在所需物距發生重疊。我們通過這兩台相機的拍攝，可以得到兩個不同角度下的場景圖。如圖1所示。物體在圓錐筒前面，圓錐筒散落排列。在3d空間內，兩幅影象中的每乙個...
3d標註 3個好用的3D點雲資料標註工具推薦
1 point cloud annotation tool 支援點雲資料載入 儲存與視覺化 支援點雲資料選擇 支援3d box框生成 支援kitti bin格式資料 安裝參考 支援普通相機拍攝的2d影象 jpg和.png檔案 支援lidar生成的3d點雲 pcd檔案 中目標的標註 支援3d box框...