This is the Windows app named DensePose whose latest release can be downloaded as DensePosesourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée DensePose avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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DensePose
DESCRIPTION
DensePose est un système de vision par ordinateur qui mappe tous les pixels humains d'une image RVB sur la surface 3D d'un modèle de corps humain. Il étend l'estimation de la pose humaine, de la prédiction des points clés articulaires à la fourniture de correspondances denses entre des images 2D et un maillage 3D canonique (comme le modèle SMPL). Cela permet une compréhension détaillée de la forme, du mouvement et de l'apparence des surfaces humaines directement à partir d'images ou de vidéos. Le référentiel comprend l'architecture réseau DensePose, le code d'entraînement, les modèles pré-entraînés et les outils de jeux de données pour l'annotation et la visualisation. DensePose est largement utilisé dans les applications de réalité augmentée, de capture de mouvement, d'essayage virtuel et d'effets visuels, car il permet le mappage 3D humain en temps réel à partir d'entrées 2D. L'architecture du modèle s'appuie sur Mask R-CNN, utilisant des têtes de régression supplémentaires pour prédire les coordonnées UV qui mappent les pixels de l'image sur des surfaces 3D.
Comment ça marche
- Cartographie dense pixel-surface entre images 2D et maillages humains 3D
- Construit sur Mask R-CNN avec régression de coordonnées UV pour une correspondance dense
- Modèles pré-entraînés et scripts d'entraînement pour les ensembles de données à grande échelle
- Outils de visualisation et d'annotation pour la cartographie de la surface humaine
- Applications en RA, essayage virtuel et capture de mouvements humains
- Pipelines d'inférence en temps réel ou quasi réel pour la vidéo et les images uniques
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/densepose.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
