Dies ist die Linux-App namens VideoPose3D, deren neueste Version als VideoPose3Dsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens VideoPose3D mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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VideoPose3D
BESCHREIBUNG
VideoPose3D ist ein Deep-Learning-Framework, das 3D-Posen von Menschen aus 2D-Keypoint-Sequenzen rekonstruiert, die aus Videos extrahiert wurden. Es basiert auf Convolutional- und Temporal-Netzwerken, die 2D-Gelenkkoordinaten im Zeitverlauf auf konsistente 3D-Skelette abbilden und so eine robuste Bewegungserfassung ohne spezielle Sensoren ermöglichen. Das Modell wird anhand großer Bewegungserfassungsdatensätze trainiert und lässt sich gut auf unbekannte Umgebungen übertragen, indem es den zeitlichen Kontext zur Glättung und Fehlerkorrektur nutzt. Durch die ausschließliche Verwendung von 2D-Erkennungen (wie denen von OpenPose oder Detectron) ermöglicht es eine markerlose 3D-Posenschätzung mit relativ geringem Rechenaufwand. Das Framework umfasst vortrainierte Modelle, Dienstprogramme zur Datenvorverarbeitung, Visualisierungstools und Auswertungsskripte für Standard-Benchmarks wie Human3.6M. VideoPose3D wird in der Computer-Vision-Forschung häufig zum Verständnis menschlicher Bewegungen, zur Aktivitätserkennung und zur Animationsgenerierung eingesetzt.
Eigenschaften
- End-to-End-3D-Rekonstruktion der menschlichen Pose aus 2D-Schlüsselpunkten
- Zeitliche Faltungsarchitektur für glatte und konsistente Flugbahnen
- Kompatibel mit OpenPose und anderen 2D-Keypoint-Detektoren
- Vortrainierte Modelle und Auswertungsskripte auf Standarddatensätzen
- Dienstprogramme zur Visualisierung und Datenerweiterung
- Leichtgewichtige Implementierung, optimiert für Echtzeit-Inferenz
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/videopose3d.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
