denseposeでU.S.A. - whoopsidaisies's diary
youtu.be 完全に出遅れたけど、DensePose使ってみたのでメモ。 Facebook等が発表した、2次元画像から人体の3Dサーフェスモデルを推定しちゃうすごい手法。 詳細とか使い方は下記のページあたりを参照。 shiropen.com github.com 環境 ubuntu 16.04 nvidia-docker導入済み（nvidia-dockerインストール、コンテナ等メモ - whoopsidaisies's diary） 導入 偉い人がdockerhubでイメージ公開してくれていたので活用。 動画ファイルをffmpegとかで画像にばらしておいた。 # ubuntu 16.04の端末で nvidia-docker run -it -d --name densepose garyfeng/densepose docker exec -it densepose bash # コ
DensePose
Dense human pose estimation aims at mapping all human pixels of an RGB image to the 3D surface of the human body. We introduce DensePose-COCO, a large-scale ground-truth dataset with image-to-surface correspondences manually annotated on 50K COCO images. We propose DensePose-RCNN, a variant of Mask-RCNN, to densely regress part-specific UV coordinates within every human region at multiple frames p
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