简介:

基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动

功能:

采用重力视角坐标系统,减少学习图像-姿态映射的歧义。

通过估计人体姿态在重力视角坐标系统中的位置,避免连续图像的累积误差。

支持将估计的姿态转换回世界坐标系统,形成全局运动序列。

使用相对变换器和多任务MLPs处理每帧的特征,提高运动恢复的准确性。

在AMASS、BEDLAM、H36M和3DPW数据集上进行训练,确保模型的泛化能力。

提供详细的训练过程和模型权重,便于研究者和开发者使用和进一步研究。

在多个测试集和网络视频中验证了其在不同场景下的实用性和有效性。

需求人群:

"GVHMR主要面向计算机视觉和机器学习领域的研究者和开发者,特别是那些专注于人体运动分析、动作捕捉和虚拟现实应用的专业人士。它提供了一种新的视角和方法来处理和理解人体运动,对于提高动作识别、运动恢复和动画生成等领域的技术有着重要的意义。"

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