3D人体姿态估计项目 | 从2D视频中通过检测人体关键点来估计3D人体姿态实现

  • 项目应用场景
    • 人体姿态估计是关于图像或视频中人体关节的 2D 或 3D 定位。一般来说,这个过程可以分为两个部分:(1) 2D 视频中的 2D 关键点检测;(2) 根据 2D 关键点进行 3D 位姿估计。这个项目使用 Detectron2 从任意的 2D 视频中检测 2D 关节关键点,然后使用预训练模型从 2D 关键点预测 3D 关节关键点。
  • 项目效果
  • 项目流程

(1) 下载 2D detectron2 模型

bash 复制代码
 cd detectron2/detectron2-infer
 wget https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_X_101_32x8d_FPN_3x/139686956/model_final_5ad38f.pkl

(2) 下载 3D 模型

bash 复制代码
 # in the root directory, make a folder called checkpoint 
 mkdir checkpoint
 cd checkpoint
 wget https://dl.fbaipublicfiles.com/video-pose-3d/pretrained_h36m_detectron_coco.bin

(3) 估计 2D 视频,把视频放置到文件夹 detectron2/detectron2-infer/videos

bash 复制代码
  cd detectron2/detectron2-infer

  sh infer.sh videos/[your-video-name] [output-video-name-you-want]

  # 结果输出在`output`文件夹
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