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
為什麼要先進行2d估計再進行3d估計？
目前，3d姿態估計的主要瓶頸是缺少大型的室外資料集，並缺少一些特殊姿態的資料集（如摔倒, 打滾等）。這主要由於3d姿態資料集是依靠適合室內環境的動作捕捉（mocap）系統構建的，而mocap系統需要帶有多個感測器和緊身衣褲的複雜裝置，在室外環境使用是不切實際的。因此資料集大多是在實驗室環境下建立的，模型的泛化能力也比較差。
3d姿態估計最大、最廣泛使用的資料集，室內的marker-based mocap
15個動作: directions, discussion, eating, greeting, phoning, posing, purchases, sitting, sitting down, smoking, taking photo, waiting, walking, walking dog, walking together
17個關鍵點
評價指標：protocol 1，protocol 2
s9 greeting, waiting 1, sittingdown 1，標註不准。如下，2d-gt視覺化在上有偏移，對多視角的protocol 1會有影響。
評價指標：protocol 2
測試：
procrustes analysis mpjpe (p-mpjpe): protocol 2，基於procrustes分析的mpjpe
percentage of correct key-points (pck)，正確關鍵點的百分比
percentage of correct parts (pcp)，正確部件的百分比
半監督
自監督全監督
輸出: mesh
優點: 只需要估計少量的引數便可得到包含6890個頂點的高質量的人體3d mesh
3d pose
3D基礎 3D座標變換在OpenGL 中的實踐
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3D數學 座標系
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不要為3d而3d
和以前的幾個朋友聊天，也有做game的。發現大家對3d技術都非常熱衷，但是這種熱衷顯得刻意的 為3d而3d，就有點捨本逐末。1 遊戲最重要的是策劃，需要具體的滿足人心底的某種需求，2 3d需要 好顯示卡的支援，這樣就將一部分使用者排斥在外面了。3 現在3d engine已經 很成熟了，通過這些上面的...