《Neural Body Fitting》开源项目教程

1. 项目介绍

《Neural Body Fitting》是一个基于深度学习与模型结合的人体姿态与形状估计的开源项目。该项目由Omran等人提出，并在2018年的3DV会议上发表相关论文。项目利用神经网络与SMPL模型相结合，实现对人体姿态和形状的准确估计。

2. 项目快速启动

环境准备

• 克隆项目仓库：

  git clone --recursive https://github.com/mohomran/neural_body_fitting.git
  

• 创建并激活虚拟环境（假设使用virtualenv）：

  cd neural_body_fitting
  virtualenv venv
  source venv/bin/activate  # 在Windows系统中使用 `venv\Scripts\activate`
  

• 安装依赖：

  pip install tensorflow-gpu==1.6.0  # 如果需要使用CPU版本，则安装 tensorflow==1.6.0
  pip install -r requirements.txt
  

• 安装UP工具箱：

  cd external/up
  python setup.py develop
  

• 下载SMPL模型并解压到external/目录下。
• 下载分割模型并解压到models/目录下。
• 下载拟合模型并解压到experiments/states目录下。

运行示例

执行以下命令，对UP数据集中的60张图片进行推断：

python run.py infer_segment_fit experiments/config/demo_up/ \
--inp_fp demo/up/input/ \
--out_fp demo/up/output \
--visualise render

完成后，可以在浏览器中打开demo/up/output/index.html查看结果。

3. 应用案例和最佳实践

推断与可视化

通过修改run.py中的参数，可以对不同的数据集进行推断。例如，使用--visualise pose参数可以更快地显示SMPL关节点的投影。

训练模型

虽然本项目未提供详细的训练流程，但根据项目介绍，训练部分将会在未来更新。训练模型时，应确保有足够的计算资源和合适的数据集。

4. 典型生态项目

• SMPL（本项目中使用）：一个用于创建高质量三维人体模型的框架。
• UP（Unite the People）数据集：本项目使用的数据集，用于训练和测试人体姿态与形状估计模型。
• 其他人体姿态估计项目：例如OpenPose、AlphaPose等，可以与本项目结合使用，相互验证和改进。